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基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真 被引量:1
1
作者 张朝霞 王慧慧 +3 位作者 傅正 杨玲珍 王娟芬 刘香莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1488-1491,共4页
针对在现代雷达系统中强目标掩盖弱小目标,且只能将距离旁瓣抑制到一定值的问题,提出一种改进的卡尔曼-最小均方误差准则(K-MMSE)算法。该方法将卡尔曼滤波与最小均方误差准则相融合,是一种有效抑制距离旁瓣的自适应脉冲压缩系统。仿真... 针对在现代雷达系统中强目标掩盖弱小目标,且只能将距离旁瓣抑制到一定值的问题,提出一种改进的卡尔曼-最小均方误差准则(K-MMSE)算法。该方法将卡尔曼滤波与最小均方误差准则相融合,是一种有效抑制距离旁瓣的自适应脉冲压缩系统。仿真实验中,将提出的K-MMSE方法与传统匹配滤波、经过最小均方误差(MMSE)准则的匹配滤波算法进行单目标与多目标情况下的旁瓣抑制比较后发现,前者较后两者旁瓣水平及其点扩散函数(PSF)的峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)均明显下降。仿真结果表明,该方法无论在单目标还是多目标情况下都能较传统的滤波算法更好地抑制旁瓣距离,有效地提取弱小目标信号。 展开更多
关键词 雷达 匹配滤波 卡尔曼滤波 最小误差
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基于均方误差最小的卡尔曼滤波实用算法 被引量:3
2
作者 齐公玉 邱卫宁 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2009年第7期9-11,共3页
卡尔曼滤波在各种动态数据处理中应用广泛,为了使滤波结果更加接近实际情况,在经典卡尔曼滤波的基础上,提出均方误差作为评价标准的卡尔曼滤波实用算法。通过经典卡尔曼滤波和该算法对数据处理结果的分析,表明该算法的滤波结果更加有效。
关键词 误差最小 卡尔曼滤波 实用算法
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基于最小均方误差的认知雷达估计波形设计方法 被引量:7
3
作者 曹磊 张剑云 +1 位作者 王小平 张鑫 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期63-67,共5页
针对认知雷达在感知目标时,目标的散射特性可能是随机分布的,且雷达刚开机往往并不具备目标的相关信息,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的认知雷达估计波形设计方法。该方法首先构造观测数据和估计子的联合矩阵,接着通过最小后验... 针对认知雷达在感知目标时,目标的散射特性可能是随机分布的,且雷达刚开机往往并不具备目标的相关信息,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的认知雷达估计波形设计方法。该方法首先构造观测数据和估计子的联合矩阵,接着通过最小后验期望损失估计公式求取估计子的估计值,然后计算估计值的均方误差(MSE),最后根据最小均方误差(MMSE)准则优化波形。仿真结果表明,通过该方法优化的波形,在估计性能上相对于传统的LFM信号具有明显的优势。 展开更多
关键词 认知雷达 估计波形设计 最小误差(MMSE)
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改进最小均方误差估计的煤尘图像去噪 被引量:10
4
作者 张伟 隋青美 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第9期51-56,共6页
煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计(MMSE)去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计(IMMSE)去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,... 煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计(MMSE)去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计(IMMSE)去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,在不降低精度的情况下减少了计算量。中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪效果,用自适应中值滤波(AM)代替普通的中值滤波,更好的保留了图像的细节,提高了去噪效果。利用IMMSE和AM自在图像去噪方面的优势,将两者有机地结合起来,提出了一种称之为IMMSE-AM的去噪算法。用IMMSE-AM对真实煤尘图像进行去噪处理,实验结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。 展开更多
关键词 最小误差估计 自适应中值滤波 图像去噪 煤尘图像
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基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪 被引量:4
5
作者 刘书君 吴国庆 +2 位作者 张新征 沈晓东 李勇明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期785-791,共7页
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估计的SAR... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise,ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像降噪 聚类 奇异值分解 最小误差估计
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机动目标状态估计的最小均方误差界 被引量:2
6
作者 吴楠 陈磊 +1 位作者 薄涛 雷勇军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1-8,共8页
基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式... 基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 最小误差界 自适应卡尔曼滤波 有偏估计 多项式模型
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一种基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法 被引量:2
7
作者 宋晓勤 李克 +1 位作者 薛强 胡爱群 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2589-2592,共4页
信道估计的准确程度直接影响到联合检测算法的性能。传统的信道估计算法将其他小区用户的信号均作为白噪声来处理,因此影响了信道估计的准确性。该文提出基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法,由于改变了信道估计矩阵的结构,... 信道估计的准确程度直接影响到联合检测算法的性能。传统的信道估计算法将其他小区用户的信号均作为白噪声来处理,因此影响了信道估计的准确性。该文提出基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法,由于改变了信道估计矩阵的结构,将邻小区强干扰用户也作为可以检测的用户信号来处理,降低了信道估计中噪声功率。该算法不仅适用于多小区联合检测,也可用于单小区联合检测。与传统的Steiner信道估计算法相比,新算法在存在邻小区同频干扰的情况下,能够很大程度提高信道估计的精度,进而大幅提升TD-SCDMA系统的性能。 展开更多
关键词 信道估计 最小误差 联合检测 TD-SCDMA
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基于最小均方误差估计和稀疏性先验的图像去噪 被引量:1
8
作者 孙冬 向豪 +2 位作者 卢一相 饶儒婷 杨杨 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第1期32-36,共5页
提出一种基于稀疏表达理论和最小均方误差估计的图像去噪算法,主要内容包括:在贝叶斯复原框架下,根据图像在冗余字典下的稀疏表达模型,建立原始图像表达系数的最小均方误差复原方程;利用随机正交匹配追踪算法,研究复原方程的数值求解算... 提出一种基于稀疏表达理论和最小均方误差估计的图像去噪算法,主要内容包括:在贝叶斯复原框架下,根据图像在冗余字典下的稀疏表达模型,建立原始图像表达系数的最小均方误差复原方程;利用随机正交匹配追踪算法,研究复原方程的数值求解算法,对图像表达系数进行近似求解,进而对原始图像进行恢复.对一组标准测试图像的仿真实验表明,提出的算法能够较好地去除图像中的噪声,并且复原图像具有较好的主观视觉质量和较高的峰值信噪比客观评价指标. 展开更多
关键词 图像去噪 稀疏表达 最小误差估计 随机正交匹配追踪 贝叶斯复原
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平坦MIMO信道中最小均方误差估计的一种改进方法
9
作者 沙毅 王彬 +1 位作者 姚娜 徐晓景 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1105-1107,共3页
以平坦衰落条件下MIMO信道数学模型为基础,研究了最小均方误差估计算法,给出了详细的推导过程.由于最小均方误差估计算法比较复杂,导致其收敛速度比较慢,实际应用中受到了一定的限制.为了降低其复杂度,从数学的角度对算法进行了简化,减... 以平坦衰落条件下MIMO信道数学模型为基础,研究了最小均方误差估计算法,给出了详细的推导过程.由于最小均方误差估计算法比较复杂,导致其收敛速度比较慢,实际应用中受到了一定的限制.为了降低其复杂度,从数学的角度对算法进行了简化,减少了一次矩阵求逆运算.仿真中建立了一个MIMO系统,给出了估计性能曲线和收敛曲线.从理论分析和仿真结果来看,改进后的算法与之前的算法的估计性能差异不大,但收敛速度却明显提高了,达到了简化的目的. 展开更多
关键词 平坦MIMO信道 信道估计 最小误差 矩阵求逆 收敛性
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基于最小均方误差估计的RFID室内定位算法 被引量:7
10
作者 龙易 黄际彦 杜江 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2013年第6期69-75,共7页
近年来基于射频识别(RFID)的室内定位技术得到了大量的关注及广泛的应用。由于无法利用目标标签的先验信息,现有的基于极大似然估计的室内定位算法性能存在进一步提高的可能。文中提出使用标签位置分布统计特性作为先验信息来提高定位精... 近年来基于射频识别(RFID)的室内定位技术得到了大量的关注及广泛的应用。由于无法利用目标标签的先验信息,现有的基于极大似然估计的室内定位算法性能存在进一步提高的可能。文中提出使用标签位置分布统计特性作为先验信息来提高定位精度,将基于到达时间(TOA)的二步加权最小二乘法从极大似然估计扩展到最小均方误差估计,并推导了基于最小均方误差估计的TOA定位方法的克拉美罗下界(CRLB)和理论方差。理论分析和仿真结果都表明该算法优于极大似然估计定位算法。 展开更多
关键词 射频识别技术 室内定位技术 到达时间 最小误差估计 克拉美罗下界
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基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法 被引量:7
11
作者 张皓然 王学渊 李小霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1763-1768,共6页
针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估... 针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 真实环境 自适应阈值 活动语音检测算法 实时最小误差对数谱幅度估计算法 实时背景 低信噪比
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有噪自回归信号参数估计的最小均方算法 被引量:3
12
作者 蒯冲 司锡才 付永庆 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2001年第5期65-67,1-0,共3页
提出了噪声中自回归信号未知参数包括信号的功率和噪声方差的估计问题 .通过把基本自回归模型的阶数增加一阶 ,提出了一种以估计噪声方差为基础的新的最小均方算法 .这种方法的特点是能够得到自回归模型参数的一致估计 .与以前噪声中自... 提出了噪声中自回归信号未知参数包括信号的功率和噪声方差的估计问题 .通过把基本自回归模型的阶数增加一阶 ,提出了一种以估计噪声方差为基础的新的最小均方算法 .这种方法的特点是能够得到自回归模型参数的一致估计 .与以前噪声中自回归信号未知参数的估计方法相比 ,该方法的优点是 ,在没有前置滤波的情况下直接利用含有噪声的观测数据并且不需要参数抽取而直接估计自回归信号的参数和噪声方差 .计算机仿真和数字模拟结果证实和说明了这种理论 . 展开更多
关键词 自回归过程 最小算法 参数估计 信号处理 含噪自回归信号 信号功率 噪声
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基于最小均方误差的两步信号幅度估计算法 被引量:6
13
作者 杜立婵 黄绎珲 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期86-91,共6页
针对单通道数字混合信号幅度估计精度不足的问题,提出一种基于最小均方误差的两步幅度估计方法。该方法采用高次方法或最大最小(MAX-MIN)法进行幅度的粗估计,然后利用接收序列累积量的最小均方(LMS)误差准则,通过自适应迭代更新参数,提... 针对单通道数字混合信号幅度估计精度不足的问题,提出一种基于最小均方误差的两步幅度估计方法。该方法采用高次方法或最大最小(MAX-MIN)法进行幅度的粗估计,然后利用接收序列累积量的最小均方(LMS)误差准则,通过自适应迭代更新参数,提高信号的幅度估计精度。仿真实验表明,算法经过50次迭代后,幅度估计误差减少一半以上,参数估计精度提升明显,算法收敛速度快,应用范围广,做到了性能和复杂度的较好折中,具有实用价值。 展开更多
关键词 幅度估计 最小误差准则 高次 混合信号
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时变系统最小均方算法的性能分析(英文) 被引量:5
14
作者 丁锋 杨家本 丁韬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期433-437,共5页
在无过程数据平稳性假设和各态遍历等条件下 ,运用随机过程理论研究了最小均方算法 (LMS)的有界收敛性 ,给出了估计误差的上界 ,论述了LMS算法收敛因子或步长的选择方法 ,以使参数估计误差上界最小 .这对于提高LMS算法的实际应用效果有... 在无过程数据平稳性假设和各态遍历等条件下 ,运用随机过程理论研究了最小均方算法 (LMS)的有界收敛性 ,给出了估计误差的上界 ,论述了LMS算法收敛因子或步长的选择方法 ,以使参数估计误差上界最小 .这对于提高LMS算法的实际应用效果有着重要意义。LMS算法的收敛性分析表明 :i)对于确定性时不变系统 ,LMS算法是指数速度收敛的 ;ii)对于确定性时变系统 ,收敛因子等于 1,LMS算法的参数估计误差上界最小 ;iii)对于时变或不变随机系统 ,LMS算法的参数估计误差一致有上界 . 展开更多
关键词 时变系统 最小算法 性能分析 参数估计
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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量:6
15
作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期265-270,共6页
在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness... 在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性. 展开更多
关键词 Bayes线性无偏最小估计 最小二乘估计 误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则
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基于扩散卡尔曼滤波算法的目标跟踪估计 被引量:10
16
作者 程华 张雪婷 房一泉 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期191-197,238,共8页
针对节点网络上的目标跟踪,提出一种基于扩散Kalman滤波算法的分布式跟踪估计。假设该节点网络系统按照线性状态空间模型演进,网络中的每个节点获取与未观察到的状态线性相关的测量值;对于每个测量值和每个节点,采用来自邻近区域的数据... 针对节点网络上的目标跟踪,提出一种基于扩散Kalman滤波算法的分布式跟踪估计。假设该节点网络系统按照线性状态空间模型演进,网络中的每个节点获取与未观察到的状态线性相关的测量值;对于每个测量值和每个节点,采用来自邻近区域的数据计算出一个局部状态估计值;采用一个基于扩散矩阵和连接矩阵的扩散步骤,将前面计算得到的邻域估计值在整个网络上扩散,从而使得每个节点获得关于系统状态的最佳跟踪估计。仿真实验结果表明,该算法不仅在平均均方偏差性能方面可与集中式Kalman滤波跟踪算法相比拟,而且在平均能耗方面优于对比算法。 展开更多
关键词 目标跟踪 分布式估计 卡尔曼滤波算法 扩散矩阵 偏差 能耗
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衰减激励条件下最小均方算法的收敛性 被引量:2
17
作者 丁锋 萧德云 丁韬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期109-112,116,共5页
给出了衰减激励信号的定义 ,并在衰减激励条件下 ,利用随机过程理论 ,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率 ,阐述了参数估计误差收敛时 ,衰减指数和算法中设计参变量 (收敛因子或步长 )的选择方法 .分析表明 :在衰减激励条件下 ,最小... 给出了衰减激励信号的定义 ,并在衰减激励条件下 ,利用随机过程理论 ,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率 ,阐述了参数估计误差收敛时 ,衰减指数和算法中设计参变量 (收敛因子或步长 )的选择方法 .分析表明 :在衰减激励条件下 ,最小均方算法也具有良好的性能 :当衰减指数和设计参变量满足一定条件时 。 展开更多
关键词 衰减激励条件 最小算法 收敛性 系统辨识 参数估计
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Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性 被引量:1
18
作者 刘谢进 缪柏其 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期605-609,共5页
在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.
关键词 Bayes线性无偏最小估计 最小二乘估计 估计 误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则
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最小均方信道均衡的UWB测距方法研究 被引量:1
19
作者 崔学荣 周靖超 +1 位作者 李娟 李世宝 《导航定位学报》 CSCD 2021年第5期66-72,81,共8页
针对超宽带(UWB)信号在室内复杂环境下,易受多径及噪声等因素的干扰,造成接收端波形发生畸变,相关接收机相关峰峰值对应的时延值存在偏差,进而影响信号到达时间估计(TOA)算法测距精度的问题,提出了一种在相关接收前的基于最小均方(LMS)... 针对超宽带(UWB)信号在室内复杂环境下,易受多径及噪声等因素的干扰,造成接收端波形发生畸变,相关接收机相关峰峰值对应的时延值存在偏差,进而影响信号到达时间估计(TOA)算法测距精度的问题,提出了一种在相关接收前的基于最小均方(LMS)算法的信道均衡技术,使用LMS均衡器对UWB接收信号进行处理,以减少多径和噪声对信号的干扰,恢复原始发送信号,实现在复杂环境下相关接收机进行准确的相关接收,获得高精度的时间测量值,提高TOA测距算法的测距精度。实验结果显示,采用LMS信道均衡技术后的TOA测距精度能够达到厘米级,相比于仅采用相关接收的测距精度至少提高了50.8%,能够获得更高、更稳定的测距精度,满足高精度定位的需求。 展开更多
关键词 超宽带 多径传播 相关接收 到达时间估计 最小算法 信道
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基于最小均方误差的8PSK解调算法 被引量:1
20
作者 王永学 《电讯技术》 北大核心 2011年第7期157-160,共4页
在EDGE(Enhanced Data Rate for GSM Evolution)移动通信系统中,提出了一种基于最小均方误差的自适应8PSK均衡解调算法。利用基于最小均方误差的自适应滤波器,根据突发中已知的训练序列,可快速准确地估计出系统信道参数,然后通过... 在EDGE(Enhanced Data Rate for GSM Evolution)移动通信系统中,提出了一种基于最小均方误差的自适应8PSK均衡解调算法。利用基于最小均方误差的自适应滤波器,根据突发中已知的训练序列,可快速准确地估计出系统信道参数,然后通过判决反馈均衡消除多径信道对接收信号的干扰,从而保证系统的性能。仿真结果表明,在各种多径信道模型下,该算法均可快速收敛,利用系统的26个训练序列准确估计出系统信道参数,并实现均衡和解调;在信噪比为8-10dB时,通过标准规定的MCS-5信道编解码后,系统的误码率就已经小于10^-4,完全符合标准要求,是一种简单实用的算法,便于硬件实现。 展开更多
关键词 EDGE 最小误差 自适应 解调 训练序列 信道估计
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