在建立雷达高度计海况偏差(Sea State Bias,SSB)非参数模型时,通常会用到局部线性回归(Local Linear Regression,LLR)估计器,而传统的局部线性回归估计器涉及高维矩阵运算,当建模的数据量较大时,估计海况偏差需要大量的时间,从而使得非...在建立雷达高度计海况偏差(Sea State Bias,SSB)非参数模型时,通常会用到局部线性回归(Local Linear Regression,LLR)估计器,而传统的局部线性回归估计器涉及高维矩阵运算,当建模的数据量较大时,估计海况偏差需要大量的时间,从而使得非参数估计方法很难用于高维海况偏差模型。该文提出一种改进的局部线性回归(Improved Local Linear Regression,ILLR)估计器,可以避免传统的LLR估计器所需的高维矩阵运算,在不影响海况偏差估计结果的条件下,将局部线性回归估计器获取加权函数的时间复杂度由O(N)2降低为O(N),从而大幅地降低估计海况偏差所需的时间,为实现高维非参数海况偏差模型的实时运算奠定了基础。展开更多
文摘在建立雷达高度计海况偏差(Sea State Bias,SSB)非参数模型时,通常会用到局部线性回归(Local Linear Regression,LLR)估计器,而传统的局部线性回归估计器涉及高维矩阵运算,当建模的数据量较大时,估计海况偏差需要大量的时间,从而使得非参数估计方法很难用于高维海况偏差模型。该文提出一种改进的局部线性回归(Improved Local Linear Regression,ILLR)估计器,可以避免传统的LLR估计器所需的高维矩阵运算,在不影响海况偏差估计结果的条件下,将局部线性回归估计器获取加权函数的时间复杂度由O(N)2降低为O(N),从而大幅地降低估计海况偏差所需的时间,为实现高维非参数海况偏差模型的实时运算奠定了基础。
