基于小波去噪的平滑约束最小二乘图像复原法

针对约束最小二乘图像复原法在退化图像信噪较低时的病态问题,提出基于小波去噪的平滑约束最小二乘图像复原法.其步骤分为自适应噪声估计、退化图像小波去噪及平滑约束最小二乘滤波.通过将原始图像与点扩散函数PSF进行卷积、叠加一定加性噪声两个步骤产生退化图像.实验证明,此法能达到较好的复原效果,且其性能随退化图像信噪比下降可明显提高.     

一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法

提出了一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法.该方法采用基于边缘特征匹配和一致性判断技术,既实现了同名匹配点的自动选取,又提高了同名匹配点的可靠性.同时运用最小二乘法的迭代修正得到仿射变换的最优估计.以可见光与可见光、可见光与红外图像间的自动对准为例,验证了该方法在多模态图像间自动对准的有效性.     

基于最小二乘法的导弹SINS失准角空中估计算法

针对在导弹主动段飞行过程中,快速估计修正捷联惯导系统数学平台失准角的问题,分析了在惯导陀螺精度较高,失准角在短时间内变化较小的情况下,仍将失准角视为状态变量,利用Kalman滤波算法来估计的局限性,推导了发射惯性系下惯导误差传播模型,将失准角视为不变参数,提出了基于最小二乘法的失准角空中估计算法。最小二乘算法计算简单,使用方便,仿真结果也表明,基于最小二乘法的失准角估计速度比Kalman滤波算法更快,估计过程也更平稳。对飞行试验数据进行离线计算验证,充分验证了算法的有效性。     

雷达时差和系统误差的联合估计方法

提出一种联合估计雷达时差和系统误差的方法.该方法假设公共目标做匀速直线运动,建立了不同雷达对公共目标的探测位置差与时差和探测系统误差的关系,并以此给出了线性最小二乘法估计.针对多雷达组网的应用场景,设计了基于方差加权的估计融合算法,提高了公共目标较少情况下的联合估计性能.通过仿真验证,该联合估计算法在航迹相关算法容忍的...     

基于自适应滤波的惯性+多模卫星组合导航算法研究

惯性+多模卫星组合导航系统通常采用定常参数的加权最小二乘算法进行多传感器信息融合,若加权系数与实际噪声统计特性不吻合,将会对组合导航精度产生不利影响.为解决该问题,提出一种基于自适应滤波的改进信息融合算法,对惯性及卫星导航数据应用自适应Kalman滤波以估计惯性导航误差,对滤波输出进行基于加权最小二乘法的多模信息融合,并根据滤波误差方差阵的解算结果对加权系数进行实时调整以优化估计精度.仿真结果表明该算法能够在一定程度上提高组合导航系统的精度和对不同随机噪声的适应能力.     

两站对运动目标无源定位算法研究

提出的算法是利用两个观测站测得的信息,应用三角交叉定位法,对运动目标辐射源位置的估计算法进行了研究.该算法在处理测量数据时,不是采用传统上对目标位置进行估计的方法,而是直接对目标的每一次位置的估计偏差进行估计和滤波,以达到定位跟踪的目的.具体运用加权最小二乘估计,为提高估计精度,将估计的结果送入卡尔曼滤波器进一步进行处理,经过一定次数的迭代处理,可以实现对目标快速的定位和跟踪,给出了算法结构框图及仿真结果.     

多模自适应递推最小二乘滤波在机动目标跟踪中的应用

针对火控系统设计中卡尔曼滤波器存在的不足,在机动目标跟踪中应用最小二乘滤波方法.基于最小二乘法基本原理,推导递推格式最小二乘滤波公式系,详细论述其工程实现方法,并通过模拟航路仿真及实装动飞进行试验验证.结果表明:该方法的多模自适应递推最小二乘滤波能满足某火控系统相关要求,对类似系统具有一定的工程参考意义.     

基于改进型偏最小二乘回归法导弹磁补偿研究

通过分析导弹背景磁场模型,针对导弹背景磁场模型存在的复共线性问题,提出基于偏最小二乘回归法模型参数估计方法.为了消除系统噪声对参数估计影响,对偏最小二乘回归参数估计方法进行改进,利用正交投影原理消除测量数据中无关信息.仿真说明偏最小二乘回归能够克服导弹背景磁场模型的复共线性,提高模型参数估计精度,但其对噪声抑制能力较差;而改进的偏最小二乘回归法不但能提高参数估计精度,对系统噪声具有一定的抑制作用.     

一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法

提出了一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法．该方法采用基于边缘特征匹配和一致性判断技术，既实现了同名匹配点的自动选取，又提高了同名匹配点的可靠性．同时运用最小二乘法的迭代修正得到仿射变换的最优估计．以可见光与可见光、可见光与红外图像间的自动对准为例，验证了该方法在多模态图像间自动对准的有效性．     

基于时序模型的火工品贮存可靠性分析方法

火工品具有寿命长且可靠性高的特点，为了提高其贮存可靠性分析的精确性，研究了火工品及其贮存可靠性的特点，利用感度试验数据，给出了基于时序模型的火工品贮存可靠性分析方法。该方法利用升降法试验数据给出了感度分布参数的极大似然估计，并结合先验信息给出了刻度参数的收缩估计。数值模拟结果表明，在一定条件下，收缩估计具有更优的统计性质。采用时序模型来描述感度分布参数随贮存时间的变化趋势；结合分布参数的估计值给出了模型参数的最小二乘估计；然后利用该模型对分布参数进行外推。结合信仰推断方法，给出了火工品贮存可靠度置信下限。数值算例表明该方法合理、可行，可用于高可靠性火工品的贮存可靠性分析。     

放入式电子测压器应用环境下动态校准数据拟合方法研究

比较了普通最小二乘法、整体最小二乘法在放入式电子测压器应用环境下动态校准过程中数据拟合的差异。分析描述了两种拟合方法的基本理论与回归模型,并推导了整体最小二乘法的具体解算过程;从模型、参数估计和精度评定等方面对两种线性拟合方法进行了对比。由于校准实验本身的特殊性,拟合直线应确保标准量值与拟合直线的y值之差的平方和最小,所以普通最小二乘法在放入式电子测压器校准工作中还是最为适用的。只有当自变量以及因变量的误差都不能忽略不计时,整体最小二乘法有望获得最佳的拟合效果。     

加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用

针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器 去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小 二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算 法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明：该算法使伺服系统获得 了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。     

水声传感器网络信号到达时间差目标定位的最小二乘法估计性能

为解决水声传感器网络中测量误差和传感器节点位置误差同时存在时的目标定位问题,提出一种双误差模型下基于加权整体最小二乘方法。建立双误差条件下的信号到达时间差目标定位模型,采用加权整体最小二乘法对该模型进行求解,并推导权值的表达式。所提算法模型与实际符合性更好,且利用了测量误差方差和传感器节点位置误差方差的先验信息,以迭代方法得到最终的目标位置估计值。在模拟测量误差和传感器节点位置误差同时存在情况下对该方法进行仿真与水池试验验证,结果表明所提基于加权整体最小二乘的目标定位方法具有良好的定位性能。     

天波雷达欠密度流星余迹干扰抑制算法

针对欠密度流星余迹干扰严重影响天波超视距雷达(OTHR)目标检测的问题,提出了欠密度流星余迹干扰抑制算法。应用二进小波变换(DWT)计算流星余迹干扰的位置,并将该位置的回波数据组成3阶Hankel张量;采用高阶正交迭代（HOOI）算法和总体最小二乘(TLS)算法,抑制张量中的噪声分量和求解流星余迹干扰参数,解得流星余迹干扰的时域回波数据;从回波数据中去除流星余迹干扰,得到干扰抑制后的时域回波数据。与现有流星余迹干扰抑制算法相比,该方法提高了目标的信杂噪比(SCNR)。     

三轴台测试陀螺加速度计试验误差补偿

分析了测试陀螺加速度计的试验中存在的三轴台位置误差,得出引起三轴台位置误差的原因为三轴台的定位误差和动不平衡扰动,研究了两种位置误差对仪表测试结果的影响,提出采用总体最小二乘法补偿三轴台的位置误差.总体最小二乘法为一种具有噪声清除的方法,其应用有效地补偿了测试试验中三轴台的位置误差,提高了陀螺加速度计的测试精度.     

基于在线LSSVM的超声波电机转速预测器

旋转行波超声电机的转速预测器,基于在线最小二乘支持向量机建立,并采用输入增维,化多值映射为多对一映射.其输出位置信息使用增量式圆光栅编码器进行测量,转速则由编码器位置信息求差分获得.输入数据每个点为相关的维向量,输出数据每个点为标量,同时在线更新的数据集.最后令LSSVM在线完成一步预测,由得到的原始数据和预测结果,可获得误差曲线和预测结果的迟滞环.实验验证该预测器有效.     

实时加权递推最小二乘估计及其初步应用

将最小二乘估计的加权递推算和加遗忘因子的实时算法相结合,推导出实时加权递推最小二乘估计算法,并以实际跟踪系统的数据处理问题,说明这种算法我信息源理测数据处理系统中的应用。     

一种军机备件需求量的多元回归解法

军机备件需求主要受到维修周转时间、重测合格率以及平均故障间隔等参数的影响，根据相关参数指标建立了多元回归模型，并应用最小二乘原理求出回归系数，检验了模型的可靠程度。通过一组实例数据得出备件需求量的经验公式，最后验证了该多元回归模型的有效性。     

基于最小二乘法的 GNSS 伪距测量定位

为解决GNSS导航定位精度误差增大的问题,提出一种基于最小二乘法的GNSS伪距测量定位模型.通过最小二乘法对导航解进行迭代校正,采用五卫星的ECI坐标系的目标位置求解来进行仿真验证.仿真结果表明:通过定位模型解算出的定位位置精度误差可达10-1 m,速度精度误差可达10-2 m/s,能够满足定位精度.同时,通过使用该模型可以解决定位误差增大的问题.     

基于性能退化指标的轴承剩余寿命预测及其应用

为确保系统可用性和降低维修成本,提出基于性能退化指标的轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测模型预测轴承的RUL。通过局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将轴承原始振动数据分解为若干积性函数(PF)分量,并根据峰度准则选取有效的PF分量重构原始信号;提取重构原始信号的时域退化特征量,利用基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)训练的注意力机制模型选择高质量特征;引入K_均值聚类算法与分段拟合获得健康的退化指标(health degradation indicator,HI),利用灰色回归模型(grey regression model,GM)评估轴承退化可信度范围,并建立基于HI的粒子群优化最小二乘支持向量机模型(particle swarm optimization least squares support vector machine,PSO_LSSVM)预测轴承RUL。实验结果表明,该方法在预测可靠性上取得良好的效果。