抗差岭估计在单位线推算方面的应用

最小二乘法是最小无偏估计,在水文上常被用来推求单位线.但是在法方程系数阵处于病态或者观测值中含有粗差的情况下,采用最小二乘法估计的误差会很大甚至出现不合理的估计.针对这一情况,采用目前在测绘上应用较广的抗差岭估计进行单位线的推算,效果较为理想.     

ＧＰＳ高程拟合的不同估计方法比较

通过ＧＰＳ高程异常平面拟合实例,系统地介绍了最小二乘估计、总体最小二乘估计、稳健最小二乘估计、稳健总体最小二乘估计、半参数估计等５种估计方法的原理和特点,比较了它们的识别模型参数、减弱系统误差、抵御粗差和不同类型误差的能力。结果表明：总体最小二乘估计在ＧＰＳ高程拟合中稳定性较弱,ＩＧＧⅢ抗差方案会放大随机模型误差对平面拟合模型的影响,半参数估计只有在系统误差存在下与最小二乘估计参数值相差大,最小二乘估计在高程拟合中精度最高。     

蠕虫感染率的抗差估计与最小二乘估计的比较分析

讨论了蠕虫感染率的抗差估计法和最小二乘(LS)估计法,分别从极值原则、参数估计解、误差影响函数等方面进行了较全面的分析和比较.理论分析表明,2种估计法的计算过程十分接近,区别在于权矩阵不同,抗差估计包容了LS估计;参数估计解的抗差性是通过变权来实现的;误差影响函数表明大误差对抗差估计值影响减小,而对LS估计则误差增大.仿真试验结果表明,在有粗差的情况下,抗差估计能够对原始测量值进行降权处理,具有良好的抗粗差能力,保证了拟合结果的可靠性和快速收敛.     

最小绝对值和与最小二乘联合抗差估计

讨论了从改正数绝对值和最小条件出发的线性规划法在粗差估计中的应用,以及该法在粗差探测能力方面与多余观测数之间的联系。认为最小绝对值和与最小二乘法联合抗差估计是一种有效,可行,简单,实用的估计方法。     

降雨观测误差修正方法研究

从水文实际情况出发,分析了遥测降雨系统雨量观测资料误差的类型和特点,结合抗差最小二乘法,提出了雨量观测误差的三步修正方法.每一步利用雨量资料误差不同特点,提出不同的权函数进行修正.选用危水水库乌溪沟以上流域1974年—1999年间共28场洪水的暴雨资料,进行统计分析计算,确定三步权函数修正法每一步的权函数.然后用生成的误差系列,进行模拟估计,效果较为理想.该方法简单实用,便于在其他流域上进一步推广应用.     

基于分布式抗差最小二乘法的状态估计

针对电力系统互联的必然趋势,在研究传统算法和分布式算法的基础上,提出了基于结构和电压等级分布的组合分布式状态估计算法,建立了相应的数学模型。抗差估计理论主要研究抗拒少量粗差对估值的影响。拓扑错误和坏数据可以分别看作带有粗差的网络参数和量测数据,因此可以将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计。算例结果表明,基于分布式的抗差最小二乘法具有良好的抗粗差能力和收敛可靠性,并且收敛速度快。     

异步数据融合的传感器配准

针对异步多传感器系统 ,研究一种能有效估计配准误差并消除其影响的算法 .提出用最小二乘法和卡尔曼滤波算法分别进行时间配准和估计失调误差和姿态误差 .仿真结果证实了算法的有效性 .采用最小二乘法可以将数据压缩“对齐”到任意时刻 ,采用卡尔曼滤波算法可以估计并消除配准误差的影响 ,这对多传感器的数据融合具有重要的意义 .     

形位误差的最小二乘评定法及其电算

本文叙述了以最小二乘法评定形位误差的特点,提出了各有特点的两种“最小二乘”形位误差解算方法,即线性化逐次迭代法和优化方法(模式搜索法),所编制的电算程序经实测计算表明结果精确而快捷。本文还提出了一个新的评定指标:“最小二乘”均方误差,并对其作了初步的阐述和比较。     

概率最小二乘法

从方差的离散公式出发,导出了以概率密度加权的最小二乘准则,从误差的期望的离散公式出发导出了估值方程,两者被统一称为概率最小二乘法,实现了以概率密度作为等价权的理想,天然地具有抗差性。当误差为正态分布时,与和极大似然估计完全一致,具有一致性和最小估值偏差。     

不同类型观测数据的动态最小二乘估计

本文研究、提出了不同类型观测数据的动态最小二乘估计和具有抵抗粗差能力的动态最小二乘抗差估计。这一问题的研究和解决对充分各种类型的观测数据于变形分析、提高变形分析成果的精确度有重要意义。     

以减小均方误差为目标的估计

文章分析了病态问题的特点,提出此时以最小方差为估计准则的LS估计常不能获得稳定的解,另一比较奏效的估计准则是均方误差最小。提出了均方误差意义下的最优线性估计,将其与正则化估计对照,获得了对正则化估计更加深入的认识,而正则化估计在均方误差意义下是优于最小二乘估计的。提出了基于正则化估计的单位权方差的无偏估计公式。     

脉冲性噪声中二维波达方向估计算法

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-D DOA算法.由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA.最后,比较了基于传...     

矿区GPS网坐标转换的抗差模型

采用高崩溃污染率抗差估计方法,将ＧＰＳ网由ＷＧＳ－４坐标系下的坐标转换成局部坐标系下的坐标,从而不仅能识别不稳定的基准点,而且能对其形变的大小作出近于实际的估计,保证了转移后ＧＰＳ网的精度及转换坐标的正确性,当基准点中没有粗差时,与最小二乘法的结果一致,最后,给出了应用实例。     

基于随机抽取一致性的稳健点云平面拟合

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到的有效数据点拟合,计算平面模型参数.实验中,分别采用该算法和最小二乘法、特征值法对仿真数据进行平面拟合,且采用本文提出的算法,分别对含有不同程度误差和异常值的点云数据进行拟合计算.研究结果表明:该算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地得到较好的平面参数估值,具有较强的稳健性.     

一种新的盲联合角度-时延估计方法

提出一种新的盲联合角度-时延的估计方法,对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析,结果表明,此信号具有三线性模型特征.为此,提出一种改进的三线性交替最小二乘(ITALS)算法,对波达方向(DOA)和时延联合估计.该算法利用方向矩阵和时延矩阵的Vanderm onde特征、基于最小二乘原理对方向矩阵和时延矩阵进行重构,以及对DOA和时延估计.仿真结果表明,ITALS方法具有较好DOA和时延联合估计性能,且在过载系统下仍有较好的性能.ITALS方法随着天线数增加联合估计性能变好;而且该方法无须信道衰落系数,是一种盲、鲁棒的联合处理方法.     

有依从性观测的临床试验模型的参数估计

为了研究依从性对药物效果的影响,对一种结构线性模型,结合最小二乘和拟似然的思想,提出了一种新的参数估计方法,并在一般的条件下,证明了参数估计的相合性和渐近正态性.计算机模拟表明,这种方法不仅计算简单,有好的大样本性质,而且对于中小样本也有小的均方误差.     

基于潜周期模型的两种群食饵-捕食者模型的参数估计

给出了一种两种群食饵-捕食者模型参数估计的两阶段方法。考虑到食饵-捕食者模型解的周期性,首先用潜周期模型来逼近观测序列,然后将模型参数的非线性最小二乘估计问题转化为一个线性最小二乘估计。两阶段法求解过程中不需要数值求解微分方程,具有计算方便,能同时得出参数的估     

多径信道下OFDM系统的采样频率偏移盲估计方法

为提高实际的非合作通信系统中正交频分复用系统的采样频率偏移估计性能,提出了一种多径衰落环境下、非合作通信系统中、时频同步之前的正交频分复用系统采样偏移估计的新方法．该方法先利用一种改进循环谱对谱相关点进行粗估计,再利用另一种改进的循环谱对谱相关点进行细估计,最后根据估计出的相关点上循环谱的相位值,经跳变转化、最小二乘直线拟合后计算出相位变化率,得到正交频分复用系统采样偏移的估计值．仿真结果表明,该方法在多径信道条件下,比现有的盲估计方法具有更高的估计精度与性能．     

虚载波存在下低复杂度的OFDM信道估计

首先分析了虚载波对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的影响,结果表明,对于边缘子载波,由于虚载波部分导频信道信息缺失所引起的估计误差远大于噪声带来的估计误差,严重影响边缘子载波的信道估计性能. 基于此分析,提出了一种低复杂度的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,在边缘子载波,利用频域最小平方(LS)估计结果代替DFT估计结果,并给出了边缘子载波替换准则及此信道估计方法的均方误差下界. 仿真结果表明,所提方法均方误差(MSE)及误码率(BER)性能优于频域LS估计和单纯基于DFT的估计.     

奇异噪声环境下传统与稳健LMS算法的性能研究

本文依据稳健估计理论,就奇异噪声(Outliers)对传统LMS(Least Mean Square)算法的危害进行了定性分析,并给出了稳健的LMS算法.