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短期负荷预测中气象因素处理的费歇信息方法 被引量：19
1
作者 蔡舒平 张保会 +2 位作者 汤大海 陈燕 郝治国 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期141-146,共6页
在能提供大量实时负荷数据和气象数据的智能电网大数据环境下,挖掘合适的气象因素处理方法对提高短期负荷预测精度尤为重要。针对一个或多个气象变量,解决一维或多维费歇信息计算问题。在此基础上,提出基于费歇信息的气象因素建模方法... 在能提供大量实时负荷数据和气象数据的智能电网大数据环境下,挖掘合适的气象因素处理方法对提高短期负荷预测精度尤为重要。针对一个或多个气象变量,解决一维或多维费歇信息计算问题。在此基础上,提出基于费歇信息的气象因素建模方法及新预测模型。实际测试结果表明:采用所提模型可以获得更精确的预测结果,解决了短期负荷预测中对气象因素处理的主观随意性问题。 展开更多
关键词 智能电网 短期负荷预测 气象因素 费歇信息 累积效应 模型
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一种高阶费歇耳信息矩阵分布式求逆方法
2
作者 郭鹏 崔祜涛 +1 位作者 张泽旭 徐田来 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1-7,共7页
为获得多智能体系统任意耦合型无向网络导航克拉美-罗下界的显示表达式,简化高阶费歇耳信息矩阵求逆过程,提出了一种分布式求逆方法,即矩阵分块对角化求逆方法。首先,针对任意耦合型无向网络导航定位模型,构造了高阶费歇耳信息矩阵,并... 为获得多智能体系统任意耦合型无向网络导航克拉美-罗下界的显示表达式,简化高阶费歇耳信息矩阵求逆过程,提出了一种分布式求逆方法,即矩阵分块对角化求逆方法。首先,针对任意耦合型无向网络导航定位模型,构造了高阶费歇耳信息矩阵,并结合其对称特点及矩阵元素与网络拓扑间的对应关系,将其分解为两个分块对角矩阵的线性组合,它们分别包含所有节点和边的费歇耳信息量。其次,通过两次运用矩阵求逆引理,推导了费歇耳信息矩阵的逆即克拉美-罗下界以及网络节点等价费歇耳信息矩阵的显式表达式;同时引入了迭代过程,将整个求逆过程完全分解为若干个低阶矩阵间的运算,以减小单步运算量。最后,通过数值试验对该算法进行了验证,并与矩阵分块迭代求逆法进行了对比分析。结果表明,两者均具有较高的计算效率和精度,但本算法运算量更小,计算速度更快,从而验证了算法的准确性和有效性。该算法可用于分析任意耦合型无向网络导航定位模型中各节点或边费歇耳信息的融合过程。 展开更多
关键词 多智能体系统 网络导航 信息耦合 费歇耳信息矩阵 分布式算法
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马尔科夫链的Fisher信息阵及参数的最大似然估计 被引量：4
3
作者 史道济 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1993年第3期98-105,共8页
给出马尔科夫链的Fisher信息阵与相应的一维、二维分布Fisher信息阵之间的关系,为计算马尔科夫链参数的最大似然估计值提供了一种简单方便的算法。将结果应用于极值马尔科夫链,得到极值马尔科夫链Fisher信息阵元素的精确表示。
关键词 费歇信息阵 马氏链 极大似然估计
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目标跟踪中的传感器管理 被引量：16
4
作者 田康生 朱光喜 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2003年第3期27-29,共3页
对序贯Kalman滤波在多传感器多目标跟踪中的应用情况进行了分析,提出了一种基于费歇信息增量的多传感器对多目标的分配方法。该方法较好地解决了传感器的组合分配问题,并能对目标的跟踪精度实施控制,仿真结果证明了该方法的有效性。
关键词 数据融合 传感器管理 费歇信息 线性规划
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分布式全相参雷达相干参数估计性能 被引量：10
5
作者 宋靖 张剑云 +1 位作者 郑志东 何伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1926-1931,共6页
针对部分收发共置的分布式全相参雷达,该文首先建立了"全发任意收"的混合结构,然后在发射多脉冲条件下推导了相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)闭式解,研究了相干参数估计性能与收发天线数及脉冲数之间关系。结论表明:共置天线... 针对部分收发共置的分布式全相参雷达,该文首先建立了"全发任意收"的混合结构,然后在发射多脉冲条件下推导了相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)闭式解,研究了相干参数估计性能与收发天线数及脉冲数之间关系。结论表明:共置天线较分置天线能够获得更低的相干参数估计CRB,增加收发天线数或脉冲数,能够降低相干参数估计CRB。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。 展开更多
关键词 雷达 分布式 全相参 克拉美-罗界 费歇尔信息矩阵
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分布式全相参雷达相干参数估计及相参性能分析 被引量：1
6
作者 宋靖 张剑云 张文刚 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期232-240,共9页
针对一般结构的分布式全相参雷达,首先推导了包括时延差及"和相位差"的相干参数估计的克拉美—罗界(CRB)闭式解;然后考虑时延和相位补偿误差同时存在时,分析了全相参模式下的输出信噪比增益(oSNRg),基于相干参数估计的CRB,给... 针对一般结构的分布式全相参雷达,首先推导了包括时延差及"和相位差"的相干参数估计的克拉美—罗界(CRB)闭式解;然后考虑时延和相位补偿误差同时存在时,分析了全相参模式下的输出信噪比增益(oSNRg),基于相干参数估计的CRB,给出了oSNRg的上界的数值解。结论表明,"和相位差"的CRB与信号载频及有效带宽均无关;oSNRg随着发射天线数的增加而提高;而增加接收天线数,能否提高oSNRg取决于输入信噪比大小,较大时则oSNRg随之提高,较小时反而随之下降。最后仿真实验验证了研究结论的正确性。 展开更多
关键词 全相参 克拉美-罗界 参数估计 费歇尔信息矩阵
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基于残差修正的含小水电网供负荷预测研究
7
作者 胡尧 李黄强 +3 位作者 舒征宇 姚钦 李世春 许布哲 《电子测量技术》 北大核心 2022年第6期50-58,共9页
针对小水电高渗透率地区网供负荷预测准确率较低的问题,提出一种基于人工智能和残差修正的网供负荷预测模型,对蕴含在网供负荷中的周期分量和随机分量进行预测和结果修正。采用集合经验模态分解(EEMD)提取网供负荷中不同频段的分量,构... 针对小水电高渗透率地区网供负荷预测准确率较低的问题,提出一种基于人工智能和残差修正的网供负荷预测模型,对蕴含在网供负荷中的周期分量和随机分量进行预测和结果修正。采用集合经验模态分解(EEMD)提取网供负荷中不同频段的分量,构建基于模态分量的多层次门控循环单元(GRU)网络模型,通过提升网络模型的复杂程度提高测试集上预测结果的准确率。此外,引入费歇值表征降雨对小水电出力的累积效应影响,在预测结果输出环节加入费歇信息加权的马尔科夫(FI-WMC)残差修正步骤,降低小水电出力不确定性导致的预测结果偏差。仿真验证的结果表明,多层级EEMD-GRU-FIWMC模型可以更好地适用于小水电高渗透率地区的网供负荷预测,在小水电渗透率为20%以上的地区,相对于传统的GRU模型和无残差修正模型,其预测准确率分别提升7.61%、3.85%。 展开更多
关键词 网供负荷 小水电 集合经验模态分解 门控循环单元 费歇信息 马尔科夫链
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主动关联马赫-曾德尔干涉仪中多参数相位估值的极限
8
作者 王强 曾杰 +1 位作者 焦高锋 袁春华 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期135-142,共8页
基于量子费歇尔信息和量子费希尔信息矩阵理论,研究了三端口输入的主动关联马赫-曾德尔(Mach-Zehnder,MZ)干涉仪在两种不同输入态下的相位估值极限.研究结果得到,在单个端口输入任意光场的情况下,利用相位平均和量子费歇尔信息矩阵理论... 基于量子费歇尔信息和量子费希尔信息矩阵理论,研究了三端口输入的主动关联马赫-曾德尔(Mach-Zehnder,MZ)干涉仪在两种不同输入态下的相位估值极限.研究结果得到,在单个端口输入任意光场的情况下,利用相位平均和量子费歇尔信息矩阵理论消除了输入光场的涨落对相位估值极限的影响;而在双端口输入相干态的情况下,无法消除光场涨落对估值极限的影响,且相位估值极限依赖于输入的双相干光的初始相位. 展开更多
关键词 主动关联马赫-曾德尔干涉仪 量子费歇尔信息矩阵 相位估值 非线性分束器
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动平台分布式雷达系统协同跟踪路径优化算法 被引量：2
9
作者 孟令同 易伟 孔令讲 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第11期1321-1329,共9页
本文针对动平台分布式雷达系统协同跟踪目标的路径优化问题,提出了一种新颖的基于费歇尔信息矩阵的动平台分布式雷达系统协同跟踪路径优化算法。首先,本文建立了动平台分布式雷达系统协同跟踪目标模型,进而基于贝叶斯理论导出了闭合形... 本文针对动平台分布式雷达系统协同跟踪目标的路径优化问题,提出了一种新颖的基于费歇尔信息矩阵的动平台分布式雷达系统协同跟踪路径优化算法。首先,本文建立了动平台分布式雷达系统协同跟踪目标模型,进而基于贝叶斯理论导出了闭合形式的费歇尔信息矩阵,然后采用D最优准则建立了动平台分布式雷达系统路径优化代价函数,最后提出了一种基于最速下降的方法来解决该优化问题。另外,本文还研究了有约束的动平台分布式雷达系统路径优化问题,利用惩罚函数来修正代价函数来规避障碍,并应用物理约束来限制动平台的转弯角。数值仿真结果验证了所推导的闭式代价函数的精确性和有效性,且所提出的动平台分布式雷达系统路径优化方法可以快速实时的以较为平滑的路径跟踪静止和移动目标;此外,相比于栅格搜索法,所提方法在计算复杂度上具有明显优势。 展开更多
关键词 动平台 分布式雷达系统 数据融合 协同跟踪 费歇尔信息矩阵 路径优化
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视觉惯导SLAM初始化算法研究 被引量：2
10
作者 刘刚 葛洪伟 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第8期1546-1554,共9页
单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐。最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法。基于优化的视觉惯导融... 单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐。最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法。基于优化的视觉惯导融合SLAM算法具有高度非线性化的特点,其性能高度依赖于系统初始状态估计的准确性;惯性测量单元需要加速度激励,这意味着不能从静止状态启动,而必须从未知的运动状态启动,因此如何确定这一未知的初始状态显得尤为重要。综上可知,对初始状态准确的估计是SLAM算法具有高精确鲁棒性的关键,也是视觉惯性融合算法的第一步。通过对惯性测量单元预积分算法的分析,推导出一种凸优化的初始化估计系统。在综合考虑了重力加速度的约束条件下,对各初始状态进行联合求解。更重要的是,提出了一种新颖的方法,即通过费歇尔信息衡量估计效果的好坏来确定初始化算法的终止条件,提高算法精确度的同时也缩短了初始化的时间。在Euroc数据集上的实验表明,该算法具有更高精确鲁棒的初始状态。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建(SLAM) 视觉惯性对准 预积分 惯性导航 费歇尔信息
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