极大似然估计的稳健改进

本文介绍了稳健统计的概念和M估计的稳健方法.极大似然估计常常是参数估计的最有效的方法,同时,极大似然估计常常是没有定量的稳健性,本文应用了M一估计对极大似然估计的稳健性进行了改进.     

空时欠采样下多目标频率和方位联合估计新方法

针对空时欠采样下多个窄带信号参量估计问题,提出了一种基于同时估计多实数的广义稳健中国剩余定理的频率和方位联合解模糊方法.该方法首先对任意单阵元采用多次时域欠采样,获得多个目标的模糊的频率估计值,然后利用同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理估计出多目标的无模糊频率;在空时欠采样下,获得多组阵元接收到的信号相位差的模糊值,再利用广义稳健中国剩余定理解相位模糊,从而估计出多源信号的真实方位.仿真实例表明新提出的方法可以在空时欠采样情况下有效地对多个目标同时解频率和方位模糊,频率和方位联合估计的精度高,稳健性好.     

部分线性模型的M-估计

部分线性模型已获得广泛的研究和应用,其未知参数和函数的估计方法往往不具有稳健性.研究了部分线性模型的稳健M-估计,用局部线性方法和平均方法给出了常系数的M-估计,用回切方法给出了函数的M-估计.证明了该估计的渐近正态性,并通过模拟验证了所提出方法的优良性.     

白云鄂博铁矿主矿岩石力学参数的确定

结合白云鄂博铁矿主矿边坡稳定性研究,以该研究项目三轴试验资料为基础,讨论岩体抗剪强度参数Ｃ、ｆ值的选取方法,文中提出了用Ｍ－稳健估计方法计算岩体抗剪强度参数Ｃ、ｆ值的新方法,并给出了计算模型和计算方法。其计算结果与最小二乘法的回归结果的对比分析表明,本文采用的方法所估计出的参数更稳健和可靠。     

平面坐标转换的稳健总体最小二乘算法

为解决控制点坐标在原坐标系与目标坐标系中均含有误差的情况下求解模型参数的问题,对应用基于奇异值分解(SVD)与拉格朗日方法的总体最小二乘算法(TLS)建立高斯-马尔可夫(G-M)模型求解转换参数的方法进行了讨论.通过算例对TLS算法与最小二乘算法(LS)进行了比较,TLS算法较LS算法更合理.应用稳健估计的方法,解决了由于控制点含有粗差导致控制点坐标精度不等,对参数求解有影响的问题;对基于稳健估计方法的TLS迭代定权算法进行了讨论,并通过算例与其它两种算法进行了比较.基于稳健估计的TLS算法能更好的解决含有误差的控制点已知坐标对坐标系统转换影响的问题.     

响应变量缺失下部分线性模型均值的稳健估计

为了提高估计的稳健性,基于协变量平衡倾向得分和增强的逆概率加权方法,得到了响应变量随机缺失下部分线性模型总体均值的稳健估计,证明了相应估计量具有渐近正态性,利用所得结果构造了总体均值的置信区间.     

缺失数据下局部M-估计

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究.利用稳健的局部线性回归的方法,给出了回归函数m（x）的3个局部线性M-估计：完整数据M-估计,加权M-估计和估计的加权M-估计,证明了3个M-估计有相同的相合性和渐近正态性.模拟研究表明估计的加权M-估计优越于一般的加权估计.     

结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法

针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0 db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题.     

稳健递推最小二乘法及其在功率谱估计中的应用

本文依据稳健估计理论,提出了一种稳健递推的最小二乘算法.理论分析和数字仿真的计算结果表明,该算法在抑制奇异值方面性能良好.     

线性模型的秩估计

定义了一个偶的位置自由的离工量，由它产生对统计参数β的秩估计。并证明该估计是一个稳健、合适的离差度量。     

基于改进等效电流量测变换的状态估计算法

介绍了基于等效电流量测变换的状态估计算法,并在此基础上提出了一种改进算法.应用抗差估计的理论构造了一组权函数,在每次迭代的过程中对权重不断修改,从而达到提高估计精度的目的.Matlab仿真实验结果表明,估计精度得到了提高.     

单载波频域均衡系统的时域盲信道估计方法

补零单载波频域均衡系统的盲信道估计方法利用系统固有的补零信息,在时域实现了频率选择性信道基于子空间的盲估计．证明了在符号定时精确已知时,时域估计方法和之前提出的频域估计方法的等价性．但与频域估计方法相比,时域估计表达式明显简单．仿真和分析显示该方法的性能优于传统的过采样盲信道估计方法,且对信道阶数过估计不敏感．     

星载相控阵热变形误差估计与校正方法

为提高星载相控阵天线热变形误差估计精度,提出一种结合机械测量和信号处理的误差估计方法。该方法利用测量传感器的测量数据,能够快速地拟合得到形变阶数和阵元初始位置;根据星-地几何关系,提取已知来波角度的模糊地块回波作为校正源数据,进而结合形变特性建立优化模型,在迭代中计算得到更加精确的阵元位置估计值。仿真结果表明,该方法能够获得优于1/15波长的热变形误差估计结果,并且在较大变形误差的情况下仍具有良好的稳健性,最终获得了良好的方向图校正结果。     

拟合优度检验的回归分析方法及其应用

利用人工参数的方法,建立拟合优度检验的回归模型,并将其应用于参数估计．讨论了位置参数的估计的强相合性、渐近正态性和稳健性．     

Robust adaptive threshold speech endpoint detection method

Due to the fact that traditional Speech Endpoint Detection methods' performance degrads greatly in a low signal-to-noise ratio and nonstationary noise, a novel robust adatpive threshold endpoint detection method is proposed. First of all, the LSFM parameter is employed as the distinctive feature and the Burg spectrum estimation is applied to figure out the power spectrum, which can enhance the discriminative ability in classifying speech signals and noise, compared with the traditional speech features. Furthermore, an adaptive threshold based on the Bayes estimation criterion is involved in the final judgment, which overcomes the defect of the fixed threshold in adaptability and improves the detection performance to a greater degree. Simulation results show that compared with the traditional feature-based Speech Endpoint Detection methods, the accuracy of the proposed method has a high accuracy rate, which proves that the new method has a better robust performance in a low SNR and nonstationary noise.     

State Estimation for Non-linear Sampled-Data Descriptor Systems: A Robust Extended Kalman Filtering Approach

非线性广义采样系统的状态估计—鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

王茂¹,梁天添¹,周振华²

(1.哈尔滨工业大学 空间控制与惯性技术研究中心,哈尔滨 150001;

2.常州工业职业技术学院,江苏 常州 213000)

创新点说明：

1）引入参数并使用欧拉离散化方法将广义连续-离散系统转化为非奇异一般系统进行研究;

2）针对转化得来的非奇异系统中存在状态新增不确定性的问题,提出鲁棒上界,并根据该上界设计鲁棒扩展卡尔曼滤波器（REKF）;

3）对设计的滤波器鲁棒性进行证明,证明该滤波器符合鲁棒性能指标。

研究目的、方法：

为解决一类范数有界非线性广义连续-离散系统的状态估计问题,在Matlab环境下,对REKF与EKF算法进行仿真对比

研究结果：

仿真结果表明,由REKF算法得到的状态估计误差小于EKF算法得到结果的20%,相较于EKF算法,REKF算法能更好估计该类广义系统的状态。

结论：

1）提出的REKF算法可有效解决系统非线性问题;

2）提出的鲁棒算法可有效降低非奇异等价系统中新增状态不确定性对状态估计影响;

3）相较于EKF算法,本文提出的REKF算法能够保证状态估计误差协方差矩阵有效收敛,从而能更好的估计该类广义连续-离散系统的状态。

关键词：采样系统;广义系统;状态估计;卡尔曼滤波;REKF算法

     

估计不确定界的分散鲁棒自适应控制

对具有高阶不确定关联作用、未知不确定界、线性时不变关联系统，提出了一种分散鲁棒自适应控制方法．控制包括反馈增益的自适应估计和基于所估计参数的分散鲁棒控制．自适应方案的引入，克服了分散鲁棒控制方法中需要已知不确定性界的缺点．采用极点配置（或最优控制）方法设计常值反馈增益，避免了常值反馈自适应设计中需要人为给定反馈系数的问题，同时使系统具有更好的暂态特性．对运动小车二阶倒立摆的数值仿真证实了本方法的有效性．     

一种参数估计的自适应辅助通道方法

在实际应用中,传统辅助通道方法受杂波分布先验信息及系统误差的限制,使辅助通道的选取偏离实际杂波分布．针对这一问题,提出了基于最小二乘参数估计的自适应空时二维辅助通道方法．首先利用单距离回波数据估计杂波分布并采用最小二乘方法估计系统参数,然后自适应选取辅助通道并进行降维空时自适应处理．利用单距离数据进行参数估计具有较高的参数估计精度,适用于任意阵列构型,具有一定的稳健性．     

Fusion of Absolute and Recursive Information to Overcome Jitter and Occlusion in ARToolKit System

According to the most mature marker based augmented reality system ARToolKit only utilizes absolute information in pose estimation, a novel technique is presented in this paper. The proposed method embeds the recursive information as well to make ARToolK     

低信噪比下长码直扩信号的符号宽度估计

针对长码直扩信号,提出了一种新的符号宽度估计算法.在基于高阶自相关统计量和最大化相应的自相关系数中得到粗略估计值,然后基于伪码差分解扩的概念和二阶循环自相关函数得到精确估计值.粗略估计步骤在低信噪比和短数据长度下具有鲁棒性,给精确估计步骤提供一个可信的估计范围,从而改善了精确估计步骤的性能;在精确估计时,采用伪码差分解...