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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

强间歇干扰下基于黎曼平均的稀疏DOA估计方法: 2; 作者蓝晓宇胡吉彦 +1 位作者梁明珅马爽《雷达学报(中英文)》北大核心 2025年第2期280-292,共13页; 针对复杂电磁环境下雷达干扰增多且靠近强干扰信号的目标信号难以准确估计的问题,该文提出了一种强间歇干扰下基于黎曼平均的稀疏波达方向(DOA)估计方法。首先,在扩展互质阵列接收数据模型下,利用在整个采样周期内目标信号持续活动而强... 展开更多; 关键词波达方向估计互质阵列黎曼平均干扰抑制稀疏迭代协方差估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计被引量：2: 3; 作者熊凯魏春岭辛优美《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期9-14,共6页; 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性... 展开更多; 关键词自适应扩展卡尔曼滤波迭代方差估计空间目标相对位姿状态估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据缺失情况下基于M⁃SPICE的低空风切变风速估计方法: 4; 作者李海许婷 +1 位作者严忠平张强《雷达科学与技术》北大核心 2023年第5期473-481,488,共10页; 针对机载气象雷达回波数据缺失的情况下,低空风切变风速估计失准这一问题,本文提出了一种基于缺失数据稀疏迭代协方差估计(Missing Sparse Iterative Covariance-based Estimation,M-SPICE)的低空风切变风速估计方法。该方法首先构造数... 展开更多; 关键词机载气象雷达缺失数据稀疏迭代协方差估计低空风切变风速估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 1; 作者赵晋张建秋高羽; 机构复旦大学电子工程系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1938-1943,共6页; 基金国家自然科学基金(No.60572023); 文摘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.; 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; Keywords iterative heteroscedastic variances estimation minimum mean square error （MMSE） multisensor data fusion weighted least square; 分类号 TP277 [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

题名强间歇干扰下基于黎曼平均的稀疏DOA估计方法: 2; 作者蓝晓宇胡吉彦梁明珅马爽; 机构沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁省空天信息感知与智能处理重点实验室; 出处《雷达学报(中英文)》北大核心 2025年第2期280-292,共13页; 基金国家青年科学基金(61801308) 航空科学基金(2020Z017054001) +1 种基金辽宁省自然科学基金(2024-MS-135)。; 文摘针对复杂电磁环境下雷达干扰增多且靠近强干扰信号的目标信号难以准确估计的问题,该文提出了一种强间歇干扰下基于黎曼平均的稀疏波达方向(DOA)估计方法。首先,在扩展互质阵列接收数据模型下,利用在整个采样周期内目标信号持续活动而强干扰信号间歇性活动的特性,引入黎曼平均对干扰信号进行抑制;然后,将经过处理的数据协方差矩阵向量化,得到虚拟阵列接收数据;最后,在虚拟域中运用稀疏迭代协方差估计(SPICE)算法对稀疏信号进行重构,得到目标信号的DOA估计。仿真结果表明,在信号源数目未知的情况下,该方法可以对角度与强干扰信号紧密相邻的弱目标信号进行高精度的DOA估计。与现有子空间算法和稀疏重构类算法相比,所提算法在较小快拍数和低信噪比下具有更高的估计精度和角度分辨力。; 关键词波达方向估计互质阵列黎曼平均干扰抑制稀疏迭代协方差估计; Keywords Direction of Arrival(DOA)estimation Coprime array Riemann averaging Jamming suppression Sparse Iterative Covariance-based Estimation(SPICE); 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

题名基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计被引量：2: 3; 作者熊凯魏春岭辛优美; 机构北京控制工程研究所空间智能控制技术国家级重点实验室; 出处《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期9-14,共6页; 基金北京市自然科学基金(4162070) 国家自然科学基金(6157305961690215 61525301)资助项目~~; 文摘扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.; 关键词自适应扩展卡尔曼滤波迭代方差估计空间目标相对位姿状态估计; Keywords adaptive extended Kalman filter recursive covariance estimation space target relative attitude and position state estimation; 分类号 V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据缺失情况下基于M⁃SPICE的低空风切变风速估计方法: 4; 作者李海许婷严忠平张强; 机构中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所; 出处《雷达科学与技术》北大核心 2023年第5期473-481,488,共10页; 基金国家重点研发计划项目(No.2021YFB1600600) 民机项目(No.MJ⁃2018⁃S⁃28) +1 种基金中国民航大学蓝天教学名师培养经费。; 文摘针对机载气象雷达回波数据缺失的情况下,低空风切变风速估计失准这一问题,本文提出了一种基于缺失数据稀疏迭代协方差估计(Missing Sparse Iterative Covariance-based Estimation,M-SPICE)的低空风切变风速估计方法。该方法首先构造数据缺失模型,然后根据协方差拟合准则计算估计算子,并不断迭代更新得到最终所需的估计算子,进而恢复得到缺失的风切变数据,最后将恢复得到的数据重构得到完整的风切变数据,实现对风场速度的准确估计。仿真结果表明,该方法能够有效实现缺失数据的重建并精确地估计风速。; 关键词机载气象雷达缺失数据稀疏迭代协方差估计低空风切变风速估计; Keywords airborne weather radar missing sparse iterative covariance-based estimation low-altitude wind-shear wind speed estimation; 分类号 TN959.4 [电子电信—信号与信息处理]; 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	迭代异方差估计及其在多传感器数据融合中的应用	赵晋张建秋高羽	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	强间歇干扰下基于黎曼平均的稀疏DOA估计方法	蓝晓宇胡吉彦梁明珅马爽	《雷达学报(中英文)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计	熊凯魏春岭辛优美	《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据缺失情况下基于M⁃SPICE的低空风切变风速估计方法	李海许婷严忠平张强	《雷达科学与技术》北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料