多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 被引量：31

1

作者 孙书利 邓自立 《科学技术与工程》 2004年第5期334-336,340,共4页

用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ,其中考虑了估计误差之间的相关性 ,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担 。

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合 估计准则 矩阵微分运算 矩阵加权

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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

2

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线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 均方误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则

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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

3

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线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 岭估计 均方误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则

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基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 被引量：64

4

作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 李卓函 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期427-430,共4页

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各... 以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。 展开更多

关键词 传感器 最小二乘原理 加权融合 方差估计学习算法 数据融合

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迭代异方差估计及其在多传感器数据融合中的应用 被引量：4

5

作者 赵晋 张建秋 高羽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1938-1943,共6页

本文提出一种适应任意噪声分布的迭代渐近无偏估计异方差的方法,它能对多个不同测量噪声的方差进行估计.不同于传统的异方差估计算法,本文提出的迭代异方差估计,可在不损失估计精度和减少运算量的前提下,对多个不同的测量噪声方差进行... 本文提出一种适应任意噪声分布的迭代渐近无偏估计异方差的方法,它能对多个不同测量噪声的方差进行估计.不同于传统的异方差估计算法,本文提出的迭代异方差估计,可在不损失估计精度和减少运算量的前提下,对多个不同的测量噪声方差进行捕获和跟踪.在多传感器数据融合中的应用结果表明:本文提出的方法具有估计稳定性好、运算简单和具有较强的鲁棒性等优点,仿真和实验的结果均证明了提出方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 迭代异方差估计 最小均方误差 多传感器数据融合 加权最小二乘

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一般性广义噪声协方差矩阵自适应迭代谱估计 被引量：3

6

作者 章平亮 张建秋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2037-2043,共7页

分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参... 分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。 展开更多

关键词 信息处理技术 谱估计 加权最小二乘 广义噪声协方差矩阵

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基于线性约束最小方差的稳健波束形成算法 被引量：3

7

作者 吕岩 曹菲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期617-624,共8页

针对平面阵列天线波束形成过程中的波达方向(DOA)估计失配问题,提出在期望信号(SOI)方向附近增加线性约束的算法,有效提升了平面阵列波束形成的稳健性;此外,针对增加线性约束会导致波束形成算法自由度降低的问题,以均匀线阵为例,提出在... 针对平面阵列天线波束形成过程中的波达方向(DOA)估计失配问题,提出在期望信号(SOI)方向附近增加线性约束的算法,有效提升了平面阵列波束形成的稳健性;此外,针对增加线性约束会导致波束形成算法自由度降低的问题,以均匀线阵为例,提出在广义旁瓣相消(GSC)算法模型中添加阻塞矩阵预选环节的算法,有效解决了添加线性约束所致的自由度损失问题,从而使算法在提升稳健性的同时保持了原有的自由度。最后,通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 稳健波束形成 波达方向估计失配 线性约束最小方差 广义旁瓣相消 阻塞矩阵

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部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计

8

作者 张巍巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期19-22,共4页

文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究... 文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究估计量的有效性,最后通过蒙特卡洛数值模拟研究了估计量的有限样本性质。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 Profile最小二乘方法 主成分估计 加权混合估计 均方误差矩阵准则

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复参数最小二乘估计方法 被引量：5

9

作者 崔博文 陈剑 +1 位作者 陈心昭 任章 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第3期5-10,共6页

提出了基于复数U-D分解的复参数最小二乘估计方法。在传统的加权遗忘因子法的递推算法中,方差矩阵P(k)由于衰减很快而极易失去正定性.为了保证参数估计的收敛性,利用复数U-D分解,将方差矩阵P(k)进行U-D分解,将P(k)矩阵的递推计算已转化... 提出了基于复数U-D分解的复参数最小二乘估计方法。在传统的加权遗忘因子法的递推算法中,方差矩阵P(k)由于衰减很快而极易失去正定性.为了保证参数估计的收敛性,利用复数U-D分解,将方差矩阵P(k)进行U-D分解,将P(k)矩阵的递推计算已转化为U(k)和D(k)的递推计算问题,保证了数值计算的稳定性. 展开更多

关键词 估计方法 最小二乘 复参数 方差矩阵 递推算法 参数估计 计算问题 递推计算 数值计算 分解 因子法 收敛性 正定性 稳定性 复数 加权

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测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合 被引量：2

10

作者 张安民 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期471-473,共3页

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真... 研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。 展开更多

关键词 测量噪声相关 异类传感器 线性无偏最小方差估计 状态矢量融合 测量融合

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多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：2

11

作者 邓自立 高媛 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第7期518-521,共4页

在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直... 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合准则 按对角阵加权 信息融合稳态Kalman滤波器

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基于LMMSE估计的多传感器目标航迹融合 被引量：3

12

作者 夏佩伦 《电光与控制》 2002年第2期30-33,共4页

介绍一种基于线性最小均方差 ( LMMSE)估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统 ,它具有 LMMSE估计器的许多优点。同时 ,由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响 ,因此 ... 介绍一种基于线性最小均方差 ( LMMSE)估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统 ,它具有 LMMSE估计器的许多优点。同时 ,由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响 ,因此 ,它比基于独立性假设的方法更精确。 展开更多

关键词 LMMSE估计 目标航迹 线性最小均方差 信息融合 多传感器融合

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任意噪声相关异类传感器非线性系统状态矢量融合

13

作者 张安民 辛明军 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期558-561,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的组合构造新的变量以去除局部状态之间的相关性,采用顺序滤波的方法减小了异类多传感器融合系统全局状态估计的计算量.仿真结果表明,由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性,状态矢量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 状态矢量融合 线性无偏最小方差估计 异类传感器

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任意相关噪声线性系统异步状态向量融合

14

作者 张安民 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1040-1042,1052,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计算量.在跟踪滤波器的增益阵中引入测量噪声与过程噪声的相关量和测量噪声之间的相关量,增加了描述多传感器融合系统的信息量.仿真结果表明,状态向量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 异步 状态向量融合 线性无偏最小方差估计 传感器 航迹跟踪 测量数据

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协方差阵估计的比较

15

作者 陈茂学 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第3期309-315,共7页

本文在一般线性回归模型误差异方差情况下,通过计算机模拟对回归系数最小二乘估计的协方差矩阵的估计进行了比较.结果表明,当样本大小大于50时,回归系数的最小二乘估计具有较高的估计精度;其协方差矩阵的五种估计以普通最小二乘估计的... 本文在一般线性回归模型误差异方差情况下,通过计算机模拟对回归系数最小二乘估计的协方差矩阵的估计进行了比较.结果表明,当样本大小大于50时,回归系数的最小二乘估计具有较高的估计精度;其协方差矩阵的五种估计以普通最小二乘估计的协方差矩阵为最优. 展开更多

关键词 线性回归模型 协方差矩阵 异方差 回归系数 最小二乘估计

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多传感器分布式区间估计融合

16

作者 甘宇 朱允民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期879-884,891,共7页

考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些... 考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些情况下可以达到最优的估计性能 .最后采用计算机数值模拟 ,用以上方法得到的融合区间估计均优于每个传感器的区间估计的性能 . 展开更多

关键词 多传感器 分布式区间估计 数据融合 数据集 数据处理 线性无偏最小方差估计 Gauss-Seidel迭代算法

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基于双基地阵元级数据融合的声源定位算法 被引量：1

17

作者 李秀坤 王集 于歌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2007-2013,共7页

针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实... 针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实现对时延和方位的同时补偿,将定位问题转换为空间谱估计问题。通过添加虚拟源的方式改进了经典的最小方差无偏估计算法权值的计算方法,得到了旁瓣更低的增强型最小方差无偏估计算法,使得该算法在多目标情况下也不存在定位模糊现象,从而可以省去后续的数据关联等步骤。数值仿真结果表明:相比于基于方位估计的双基地定位算法,本文利用双基地阵元级数据融合提出的算法在单目标和双目标情况下获得了更高的定位精度,在一定信噪比条件下定位误差较经典方法低5 dB。数值仿真和分析展示了本文所提方法在双基地声呐中的应用潜力。 展开更多

关键词 双基地声呐 声源定位算法 空间谱估计 数据融合 最小方差无偏估计算法 定位方程 旁瓣抑制 自适应加权

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两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器

18

作者 邓自立 高媛 《科学技术与工程》 2005年第17期1231-1234,共4页

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差... 应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 线性最小方差按矩阵加权融合估计 信息融合KaIman滤波器 信息融合Kalm.n平滑器

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多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：8

19

作者 邓自立 毛琳 高媛 《科学技术与工程》 2004年第9期743-748,共6页

用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度... 用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 线性最小方差最优融合估计 多传感器 信息融合稳态Kalman滤波器 LYAPUNOV方程 迭代解 指数收敛速度

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转移矩阵未知时带乘性噪声系统的自适应滤波算法 被引量：1

20

作者 褚东升 刘祺 张玲 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期115-118,124,共5页

针对带乘性噪声系统状态转移矩阵未知的情况,提出1种在线性最小方差意义下的系统参数和状态联合滤波算法。以迭代方式获得模型参数和系统状态的递推估计:首先,利用之前时刻的状态估计值,根据投影定理,对系统未知参数即系统状态转移矩阵... 针对带乘性噪声系统状态转移矩阵未知的情况,提出1种在线性最小方差意义下的系统参数和状态联合滤波算法。以迭代方式获得模型参数和系统状态的递推估计:首先,利用之前时刻的状态估计值,根据投影定理,对系统未知参数即系统状态转移矩阵作出估计;其次,利用已得到的系统参数估计值,获取当前时刻的状态滤波。计算机仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 乘性噪声 转移矩阵 自适应滤波 线性最小方差估计

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