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基于统计线性回归的粒子滤波方法: 1; 作者郭文艳韩崇昭《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1905-1908,共4页; 针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法。在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数。该密度函数融入了最新的观测信息,扩... 展开更多; 关键词粒子滤波状态估计统计线性回归高斯-厄米特积分重要性密度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用统计线性回归的系统误差最大似然配准被引量：2: 2; 作者李佳炜江晶 +1 位作者吴卫华郑玉军《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期73-82,共10页; 针对协同多传感器系统探测目标过程中存在着非随机系统误差的问题,提出一种基于统计线性回归的最大似然配准算法。首先通过联合最大化目标状态和系统误差的似然函数,建立多传感器系统的配准方程;然后利用一组不完全相同的回归点处理非... 展开更多; 关键词协同多传感器系统系统误差统计线性回归最大似然配准; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波被引量：13: 3; 作者常国宾许江宁 +1 位作者常路宾纪兵《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期754-759,共6页; Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失... 展开更多; 关键词无味卡尔曼滤波鲁棒性 Huber方法统计线性回归近似; 在线阅读下载PDF 职称材料

免微分非线性Bayesian滤波方法评述被引量：12: 4; 作者程水英邹继伟汤鹏《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页; 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 展开更多; 关键词非线性估计递推Bayesian滤波扩展卡尔曼滤波高斯滤波无味变换无味卡尔曼滤波均差滤波器中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器积分卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波栅格法近似栅格法矩近似法 Monte CARLO方法粒子滤波裂变自举粒子滤波加权统计线性回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于采样的非线性滤波方法被引量：1: 5; 作者杨晓华邵宗战 +1 位作者侯宝娥侯代文《指挥控制与仿真》 2009年第5期1-5,共5页; 在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性。介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方... 展开更多; 关键词贝叶斯估计卡尔曼滤波加权统计线性回归粒子滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

平方根求积分卡尔曼滤波器被引量：20: 6; 作者巫春玲韩崇昭《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页; 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯... 展开更多; 关键词高斯-厄米特积分点统计线性回归无味滤波器求积分卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

求积分卡尔曼粒子滤波算法被引量：13: 7; 作者巫春玲韩崇昭《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页; 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 展开更多; 关键词粒子滤波统计线性回归求积分卡尔曼滤波重要性密度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于QKF的隧道电力工程车辆锂电池SOC估计算法被引量：2: 8; 作者孙增田陈毅 +1 位作者巫春玲巨永锋《电子设计工程》 2021年第12期108-111,116,共5页; 针对隧道电力工程车辆的电池荷电状态(SOC)估计问题,提出一种新的非线性滤波算法-求积分卡尔曼滤波器(QKF),用于对SOC的估计。QKF使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,该算法的数值鲁... 展开更多; 关键词电力工程车辆统计线性回归荷电状态求积分卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

高职院校学生增值性评价实施方案研究被引量：19: 9; 作者王瑾《职业技术教育》北大核心 2013年第17期55-58,共4页; 高职院校学生增值性评价实施方案的研究在国内尚属空白。增值性评价的三种基本模型是:概要统计分析模型、多元线性回归统计分析模型、多水平分析模型。基于多元线性回归统计分析模型,构建高职院校学生增值性评价系统的基本架构、指标体... 展开更多; 关键词增值性评价多元线性回归统计分析模型指标体系高职院校; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于统计线性回归的粒子滤波方法: 1; 作者郭文艳韩崇昭; 机构西安交通大学电信工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1905-1908,共4页; 基金国家863计划项目(2006AA01Z126) 国家973计划项目(2007CB311006)资助课题; 文摘针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法。在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数。该密度函数融入了最新的观测信息,扩大了与系统真实后验密度的重叠区域。理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的估计精度,与一般的粒子滤波算法相比,有较好的稳定性和较低的计算量。; 关键词粒子滤波状态估计统计线性回归高斯-厄米特积分重要性密度函数; Keywords Particle Filter （PF） State estimation Statistical Linear Regression （SLR） Gauss-Hermite quadrature Importance density function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用统计线性回归的系统误差最大似然配准被引量：2: 2; 作者李佳炜江晶吴卫华郑玉军; 机构空军预警学院预警情报系空军预警学院空天预警系中国人民解放军; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期73-82,共10页; 基金国家自然科学基金(61601510)。; 文摘针对协同多传感器系统探测目标过程中存在着非随机系统误差的问题,提出一种基于统计线性回归的最大似然配准算法。首先通过联合最大化目标状态和系统误差的似然函数,建立多传感器系统的配准方程;然后利用一组不完全相同的回归点处理非线性量测转换的线性化问题,通过统计线性回归,构建目标状态关于去偏量测的回归方程,并得到投影后目标状态的前二阶统计特性;最后利用似然最大化迭代求解配准方程,实现对系统误差和目标状态的联合估计。仿真结果表明,基于统计线性回归的最大似然配准算法能在各观测维度上实现多个传感器的配准,且相比经典最大似然配准算法具有更高的配准精度和相当的计算复杂度。; 关键词协同多传感器系统系统误差统计线性回归最大似然配准; Keywords cooperative multi-sensor system systemic error statistical linear regression maximum likelihood registration; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波被引量：13: 3; 作者常国宾许江宁常路宾纪兵; 机构海军工程大学导航工程系; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期754-759,共6页; 基金国家自然科学基金(40904018)资助项目; 文摘 Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度。从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度。通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势。; 关键词无味卡尔曼滤波鲁棒性 Huber方法统计线性回归近似; Keywords unscented Kalman filter robustness Huber method statistical linear regression approximation; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名免微分非线性Bayesian滤波方法评述被引量：12: 4; 作者程水英邹继伟汤鹏; 机构电子工程学院 [; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页; 基金国家自然科学基金(60702015) 中国博士后科学基金(20070420740); 文摘以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。; 关键词非线性估计递推Bayesian滤波扩展卡尔曼滤波高斯滤波无味变换无味卡尔曼滤波均差滤波器中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器积分卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波栅格法近似栅格法矩近似法 Monte CARLO方法粒子滤波裂变自举粒子滤波加权统计线性回归; Keywords Nonlinear estimation recursive bayesian filtering Extended kalman filtering Gaussian filtering Unscented transformation Unscented kalman filtering Divided difference filter Central difference filter Gauss-hermite filter Quadrature kalman filter Iterated unscented kalman filtering Grid-based methods Approximate grid-based methods Moment approximation methods Monte carlo methods Particle filtering Fission bootstrap particle filtering Weighted statistical linear regression; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于采样的非线性滤波方法被引量：1: 5; 作者杨晓华邵宗战侯宝娥侯代文; 机构 [; 出处《指挥控制与仿真》 2009年第5期1-5,共5页; 文摘在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性。介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法—粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向。最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望。; 关键词贝叶斯估计卡尔曼滤波加权统计线性回归粒子滤波; Keywords Bayesian estimation Kalman filter weighed statistical linear regression particle filter; 分类号 TN957.513 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名平方根求积分卡尔曼滤波器被引量：20: 6; 作者巫春玲韩崇昭; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页; 基金国家973重点基础研究发展计划(No.2007CB311006) 国家自然科学基金(No.60574033); 文摘针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数的;滤波器采用平方根的实现方法,不仅增强了数值的鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的半正定性,而且在一定程度上提高了滤波精度.仿真实验表明,SRQKF的滤波精度比QKF提高约12%,且均高于无味滤波器(UF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF),但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大.对滤波精度要求比较高的非线性场合,新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法.; 关键词高斯-厄米特积分点统计线性回归无味滤波器求积分卡尔曼滤波器; Keywords Gauss-Hennite quadrature point statistical linear regression unscented filter quadrature Kalman filter; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求积分卡尔曼粒子滤波算法被引量：13: 7; 作者巫春玲韩崇昭; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划资助项目(2007CB311006) 国家自然科学基金资助项目(60574033); 文摘针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法.; 关键词粒子滤波统计线性回归求积分卡尔曼滤波重要性密度函数; Keywords particle filter statistical linear regression quadrature Katman filter importance density function.; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于QKF的隧道电力工程车辆锂电池SOC估计算法被引量：2: 8; 作者孙增田陈毅巫春玲巨永锋; 机构广州地铁设计研究院股份有限公司中交一公局第六工程有限公司长安大学电子与控制工程学院; 出处《电子设计工程》 2021年第12期108-111,116,共5页; 文摘针对隧道电力工程车辆的电池荷电状态(SOC)估计问题,提出一种新的非线性滤波算法-求积分卡尔曼滤波器(QKF),用于对SOC的估计。QKF使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,该算法的数值鲁棒性高,估计精度高。运用二阶等效电路模型对锂离子电池进行建模,构建模型的状态空间方程后,运用QKF算法对电池的SOC进行估计。仿真实验表明,QKF对SOC的估计误差很小,低于1%,表明QKF算法是一种很好的估计电池SOC的方法,具有较高的精确度。; 关键词电力工程车辆统计线性回归荷电状态求积分卡尔曼滤波器; Keywords electric power engineering vehicle statistical linear regression state of charge Quadrature Kalman Filter; 分类号 TN108.4 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高职院校学生增值性评价实施方案研究被引量：19: 9; 作者王瑾; 机构深圳职业技术学院; 出处《职业技术教育》北大核心 2013年第17期55-58,共4页; 文摘高职院校学生增值性评价实施方案的研究在国内尚属空白。增值性评价的三种基本模型是:概要统计分析模型、多元线性回归统计分析模型、多水平分析模型。基于多元线性回归统计分析模型,构建高职院校学生增值性评价系统的基本架构、指标体系,该评价需解决数据收集与分析,试题库组建及组卷系统的应用,评估指标与权重的确定,排数字化指标的量化,综合统计分析平台开发等关键问题。; 关键词增值性评价多元线性回归统计分析模型指标体系高职院校; Keywords value-added assessment multiple linear regression statistical analysis model index system higher vocational schools; 分类号 G715 [文化科学—职业技术教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于统计线性回归的粒子滤波方法	郭文艳韩崇昭	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	应用统计线性回归的系统误差最大似然配准	李佳炜江晶吴卫华郑玉军	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波	常国宾许江宁常路宾纪兵	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	免微分非线性Bayesian滤波方法评述	程水英邹继伟汤鹏	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于采样的非线性滤波方法	杨晓华邵宗战侯宝娥侯代文	《指挥控制与仿真》	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	平方根求积分卡尔曼滤波器	巫春玲韩崇昭	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	20	在线阅读下载PDF 职称材料
7	求积分卡尔曼粒子滤波算法	巫春玲韩崇昭	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	13	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于QKF的隧道电力工程车辆锂电池SOC估计算法	孙增田陈毅巫春玲巨永锋	《电子设计工程》	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
9	高职院校学生增值性评价实施方案研究	王瑾	《职业技术教育》北大核心	2013	19	在线阅读下载PDF 职称材料