检索结果-内蒙古大学图书馆

航空学报 2012年第6期33卷 1070-1076页

作者：周林潘泉梁彦西北工业大学自动化学院陕西西安710072

针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函... 详细信息

针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。

关键词：系统误差估计最大似然估计马尔可夫链蒙特卡罗 Metropolis-Hastings抽样期望极大化

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稳健的联合航迹关联与系统误差估计

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清华大学学报（自然科学版） 2013年第7期53卷 946-950页

作者：田威王钺山秀明杨健清华大学电子工程系中国人民解放军海军91715部队

在多传感器数据融合系统中,航迹关联与系统误差估计之间存在着紧密的耦合关系。传感器系统误差容易诱发航迹关联出错;而系统误差的可靠估计又依赖于正确的关联结果。传统算法多忽视模块间耦合关系,对航迹关联与系统误差估计进行独立研究... 详细信息

在多传感器数据融合系统中,航迹关联与系统误差估计之间存在着紧密的耦合关系。传感器系统误差容易诱发航迹关联出错;而系统误差的可靠估计又依赖于正确的关联结果。传统算法多忽视模块间耦合关系,对航迹关联与系统误差估计进行独立研究,在实际应用中性能退化严重。该文提出了一种基于稳健交替迭代的联合航迹关联与系统误差估计方法。该方法将错误关联视为系统误差估计的野值,在航迹关联与系统误差估计交替迭代过程中,使用最小平方中值(LMedS)估计器完成系统误差的稳健估计。仿真结果表明该方法在估计性能上具有明显优势。

关键词：数据融合航迹关联系统误差估计错误关联交替迭代最小平方中值估计器

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基于系统误差估计残差的错误关联检测方法

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系统工程与电子技术 2013年第10期35卷 2062-2068页

作者：田威王钺山秀明杨健清华大学电子工程系中国人民解放军91715部队

在多传感器数据融合系统中,航迹关联是后续融合处理的基础。由于随机噪声、系统误差以及虚警漏报的干扰,航迹关联结果中常常包含错误关联,错误关联对后续融合处理的影响是灾难性的。目前尚缺乏一种有效的错误关联检测手段。根据系统误... 详细信息

在多传感器数据融合系统中,航迹关联是后续融合处理的基础。由于随机噪声、系统误差以及虚警漏报的干扰,航迹关联结果中常常包含错误关联,错误关联对后续融合处理的影响是灾难性的。目前尚缺乏一种有效的错误关联检测手段。根据系统误差估计与航迹关联相耦合的特点,提出了利用系统误差估计残差来对错误关联进行检测的高斯检测器和卡方检测器。仿真实验表明,所提两种检测器能够有效地检测错误关联,具备良好的实际应用前景。

关键词：多传感器数据融合系统误差估计航迹关联错误关联检测

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自然样条半参数模型与系统误差估计

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武汉大学学报（信息科学版） 2004年第11期29卷 964-967页

作者：丁士俊陶本藻武汉大学测绘学院武汉市珞喻路129号430079

采用自然样条逼近的数据处理方法 ,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下 ,利用三次样条函数构造补偿项 ,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算 ,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘... 详细信息

采用自然样条逼近的数据处理方法 ,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下 ,利用三次样条函数构造补偿项 ,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算 ,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明。

关键词：半参数回归自然样条曲线拟合补偿最小二乘系统误差估计

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多目标环境下分布未知的系统误差估计方法研究

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计算机与数字工程 2013年第3期41卷 382-387页

作者：陈林元何佳洲罗双喜江苏自动化研究所连云港222006

针对多传感器多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,对于系统误差在均匀分布和非均匀分布之间保持不确定假设下的估计方法进行了研究,提出了两种不同的误差估计方法,推导出相应误差估计方法的误差计算公式。针对两种方法在不同... 详细信息

针对多传感器多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,对于系统误差在均匀分布和非均匀分布之间保持不确定假设下的估计方法进行了研究,提出了两种不同的误差估计方法,推导出相应误差估计方法的误差计算公式。针对两种方法在不同的系统误差分布假设下所表现出的估计性能和特点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法:通过合理选择阈值门限η,能够在多传感器多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计方法自适应的进行切换,从而充分发挥两种方法各自的优点。同时可以对算法中估计方法模块进行扩充,以适应更复杂的误差分布情形下的多传感器系统误差自适应估计。

关键词：系统误差估计分布未知多目标环境多传感器组网

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基于可观测度评价的雷达系统误差估计

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计算机仿真 2008年第10期25卷 336-339,343页

作者：欧阳志宏杨宏文胡卫东郁文贤国防科学技术大学ATR重点实验室湖南长沙410073

系统误差估计是雷达组网融合跟踪系统的重要环节,而可观测度又是决定误差估计效果的关键因素。通常情况下,可观测度难以定量描述,直接衡量系统的估计性能也就不易实现。提出了一种间接的方法评价系统的可观测度,并根据评价的结果判定估... 详细信息

系统误差估计是雷达组网融合跟踪系统的重要环节,而可观测度又是决定误差估计效果的关键因素。通常情况下,可观测度难以定量描述,直接衡量系统的估计性能也就不易实现。提出了一种间接的方法评价系统的可观测度,并根据评价的结果判定估计的精度。对于可观测度较低的情况,改进了基于EKF的系统误差估计算法,提高了估计的精度。仿真实验表明,方法不仅能够有效评价系统的可观测度,并且在低可观测度条件下,改进算法的误差估计精度明显优于原有算法。

关键词：系统误差估计可观测度评价扩展卡尔曼滤波

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一种基于可观测度检测的雷达系统误差估计算法

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现代电子技术 2008年第9期31卷 57-60页

作者：欧阳志宏杨宏文胡卫东郁文贤国防科学技术大学ATR重点实验室湖南长沙410073

误差配准是雷达组网融合跟踪系统的重要环节,而可观测度又是决定配准效果的关键因素。现实中,一般难以定量描述系统的可观测度,因此本文首先提出了一种间接的可观测度检测方法,用于衡量未知可观测度条件下系统误差估计的精度。通过分析... 详细信息

误差配准是雷达组网融合跟踪系统的重要环节,而可观测度又是决定配准效果的关键因素。现实中,一般难以定量描述系统的可观测度,因此本文首先提出了一种间接的可观测度检测方法,用于衡量未知可观测度条件下系统误差估计的精度。通过分析可观测度较低的情况,得出在低可观测度条件下随机误差是导致系统误差估计大幅波动的主要原因,为此,利用一维离散小波变换的低通滤波特性,有效抑制原始观测数据中的随机误差,再基于滤波后的数据集,采用扩展卡尔曼滤波方法实现系统误差估计。仿真实验表明,本文算法能够有效检测系统的可观测度,并且在低可观测度下,对系统误差的估计精度明显优于已有算法。

关键词：系统误差估计可观测度检测低通滤波扩展卡尔曼滤波

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一种水下运动体目标参数联合估计方法

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声学学报 2025年第1期50卷 45-58页

作者：郑翠娥程驰宇孙大军李宗晏哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学青岛创新发展基地青岛266000

为解决声速测量不准和姿态传感器安装偏差引起的水下体目标垂向运动轨迹估计有偏问题,提出了一种水下运动体目标参数联合估计方法,将声速误差、安装姿态误差作为未知参数与运动轨迹进行联合估计。理论分析和仿真结果表明,声速误差、安... 详细信息

为解决声速测量不准和姿态传感器安装偏差引起的水下体目标垂向运动轨迹估计有偏问题,提出了一种水下运动体目标参数联合估计方法,将声速误差、安装姿态误差作为未知参数与运动轨迹进行联合估计。理论分析和仿真结果表明,声速误差、安装姿态误差主要影响体目标垂向轨迹估计性能,所提联合方法有效消除了由系统误差引起的垂向运动轨迹系统偏差。海上试验以压力计测量深度为参考评定体目标轨迹长基线估计方法的垂向估计性能,所提方法将3.67 m的垂向轨迹偏差减小至0.02 m,提高了体目标垂向运动轨迹估计准确度。

关键词：长基线定位体目标运动轨迹估计系统误差估计

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病态场景下多传感器系统误差的岭估计方法

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系统工程与电子技术 2017年第12期39卷 2704-2708页

作者：田威黄高明海军工程大学电子工程学院中国人民解放军91715部队

多传感器系统误差估计是数据融合系统获得性能优势的关键前提之一。针对病态场景下传统系统误差估计方法数值不稳定的问题,对目标密集型和传感器密集型两种典型病态场景进行了理论分析,提出了多传感器系统误差的岭估计方法,以牺牲估计... 详细信息

多传感器系统误差估计是数据融合系统获得性能优势的关键前提之一。针对病态场景下传统系统误差估计方法数值不稳定的问题,对目标密集型和传感器密集型两种典型病态场景进行了理论分析,提出了多传感器系统误差的岭估计方法,以牺牲估计器无偏性的代价来改善估计结果的数值稳定性。通过引入条件数约束,给出了岭参数的最优取值方法。仿真结果表明,所提岭估计器在良态场景下与传统最小二乘估计器性能保持一致;在目标密集型场景下,与传统方法相比有显著性能优势;在传感器密集型场景下,对距离系统误差的估计性能有明显改善。

关键词：系统误差估计岭估计最小二乘条件数病态场景

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非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计

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电子与信息学报 2018年第3期40卷 641-647页

作者：田威黄高明海军工程大学电子工程学院中国人民解放军91715部队

在数据融合系统中,传感器自身系统误差造成其上报融合中心的目标位置状态出现系统性偏差,若得不到有效估计与补偿,融合系统难以实现预期的性能优势。然而,基于目标关联配对关系而构造的超定方程组是系统误差估计的出发点。复杂环境下,... 详细信息

在数据融合系统中,传感器自身系统误差造成其上报融合中心的目标位置状态出现系统性偏差,若得不到有效估计与补偿,融合系统难以实现预期的性能优势。然而,基于目标关联配对关系而构造的超定方程组是系统误差估计的出发点。复杂环境下,受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,数据关联模块的输出结果常常包含错误关联。针对非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计问题,该文提出基于最小截平方的系统误差稳健估计方法,并进一步提出剔除异常方程的重加权最小二乘方法。与最小二乘及最小中值平方相比,所提方法在保证估计器稳健性能的前提下,降低了估计结果对随机噪声的敏感程度。仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：多传感器数据融合系统误差估计非理想关联最小截平方

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