现代测量误差分析及数据处理（四）

现代测量误差分析及数据处理（四）林洪桦（北京理工大学，北京１０００８１）四、测量结果与测量误差稳健估计１．传统估计方法存在的问题熟知，以均值ｘ评定测量结果和以标准差ｓ评定测量误差即为传统的最小二乘估计法。理论分析表明，在无系统误差、无粗大误差（简称粗...     

现代测量误差分析及数据处理（六）

现代测量误差分析及数据处理（六）林洪桦（北京理工大学，北京１０００８０）六、误差分布估计的最大熵方法在（二）中已述及误差概率分布模式的各种估计方法，并简要地提到最大熵法是按实测数据估计其概率分布及其参数的实用而有效的现代方法。本讲则进一步阐述最大熵法...     

一种新的稳健CAB盲波束形成算法

通过限制估计的方向向量与真实的方向向量之间的误差范数的边界,提出了一种新的稳健CAB（周期自适应波束形成）盲自适应波束形成算法。该算法克服了方向向量失配引起的自适应波束形成器的性能劣化问题。计算机仿真试验表明,较采用传统对角加载技术的R-CAB盲波束形成算法和WCPO-CAB算法而言,该算法进一步提高了稳健性和输出信干噪比。     

基于SOC规划的稳健盲波束形成算法

通过限制估计的方向向量与真实的方向向量之间的误差范数的边界,提出了一种基于二阶锥（Second Order Cone,SOC）规划的稳健四阶累积量盲自适应波束形成算法。该算法相较于采用传统对角加载技术的高阶累积量盲波束形成算法和WCPO-RCUM算法而言,进一步提高了稳健性和输出信干噪比。计算机仿真实验表明,该算法具有很好的稳健性。     

基于贝叶斯后验估计的桥梁动态称重算法理论与试验研究

桥梁动态称重(bridge weigh-in-motion, BWIM)利用过桥车辆对桥梁产生的动力响应快速识别车辆轴质量。由于实测的动力响应包含测量误差,在一定程度上降低了传统BWIM算法的轴质量识别精度。为了解决这一问题,提出基于贝叶斯后验估计的桥梁动态称重算法。该算法考虑了测量误差对轴质量识别精度的影响,假设测量误差和轴质量服从高斯分布,利用测量误差的标准差和轴质量标准差得到能抑制测量误差的约束因子,推导出新的轴质量求解方程。基于数值仿真和实桥试验,分别得到传统BWIM算法和贝叶斯算法的轴质量识别精度,并进行对比分析。试验结果表明：相比于传统BWIM算法,贝叶斯算法能够有效抑制测量误差的影响,明显改善轴质量识别精度。     

基于矩阵平滑改进的稳健Capon波束形成的功率估计

回顾了对角加载波束形成的研究历程,提出了一种改进稳健Capon波束形成（RCB）算法。该方法在计算过程中,加入了矩阵平滑及将加权向量向信干子空间投影的步骤,提高了对相干信号的分辨能力以及低信噪比条件下信号功率的估计能力。仿真结果表明该方法能够分辨相干信号,功率估计较为准确,并且在输入信噪比为-10dB的时候,降低旁瓣15dB～20dB：当信源估计个数大于实际个数的时候依然有效。     

基于无迹卡尔曼滤波的MIMO-OFDM系统信道估计算法

基于对现有MIMO-OFDM系统信道估计技术及其理论的分析,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的信道估计算法。该算法不需要信道的任何先验统计信息,从频域出发,首先利用最小二乘（LS）算法得到导频处信道的粗略估计值,再在时域运用路径捕获法和UKF算法得到信道的精确估计值。仿真结果表明,与LS算法、最小均方（LMS）算法等相比,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善。     

基于野马优化的宽带信号波达方向估计

针对宽带阵列信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种将野马优化(WHO)算法与极大似然(ML)估计算法相结合的宽带信号估计方法。首先利用双边相关变换(TCT)算法将宽带信号转变为窄带信号,然后建立基于ML的DOA估计模型,最后通过WHO算法进行优化估计。通过一系列仿真实验,并与基于正弦余弦算法(SCA)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)的ML估计方法对比,表明所提算法具有更好的收敛速度、更低的均方根误差和更稳健的性能。     

现代测量误差分析及数据处理（二）

现代测量误差分析及数据处理（二）林洪桦（北京理工大学，北京１０００８１）二、误差概率分布的估计与检验１．研究的必要性传统的误差分析多设定误差服从正态分布，由此导出许多良好统计特性的数据处理方法。于是形成多数误差具有正态性概念，其实不然。因为［２－１］...     

考虑惯性参数测量误差的动力总成悬置系统优化方法

汽车动力总成的惯性参数（转动惯量和惯性积）通常采用实验方法进行测量,测量误差一般不超过3 %。动力总成悬置系统的固有特性与动力总成惯性参数、悬置刚度、位置、角度密切相关,从而悬置系统的固有频率和解耦率的理论设计值与其真实值之间必然存在一定程度偏差。采用均匀分布随机变量描述惯性参数,以悬置刚度为优化设计变量,提出稳健优化模型对某轿车悬置系统固有特性进行稳健优化。优化结果表明,与确定性优化方法相比,稳健优化方法可以较大幅度地提高频率、解耦率、频率间隔的稳健性。     

基于粗大误差估计的表面测量稳健滤波方法研究

将粗大误差估计理论与高斯滤波方法相结合,提出了一种新的表面测量稳健方法。首先由kσ准则对表面轮廓中的畸形信号进行判定、识别、修正,详细论述了相应算法;然后由移动平均逼近方法实现高斯滤波,建立表面轮廓中线;最后由原始轮廓和得到的稳健滤波中线分离出表面粗糙度轮廓,实现了稳健滤波目的。该方法算法简单、易于实现,对表面畸形信号能够较好地抑制。     

微小型飞行器航空图像拼接算法

针对微小型飞行器所拍摄图像的特点,提出了一种稳健的航空图像拼接算法.此算法首先使用相位相关法估计平移参数并初步确定重叠区域,在重叠区域采用Harris角点检测算法进行特征点提取得到初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点.在内点域内运用透视变换模型精确地估计出图像间的点变换关系.最后采用双线性插值对交接处进行颜色过渡.实验结果表明,该拼接结果比较理想,能有效去除错误配准点     

基于部分岭估计的Zernike模式法人眼波前像差重建

为了提高自适应光学系统中人眼波前像差的重建精度,进而提高自适应光学图像中的点扩散函数重建精度,提出了一种基于部分岭估计的Zernike模式前重建算法。首先,基于Zernike模式波前重建模型,分析了常用的模式系数求解方法;其次,在最小均方误差意义下,将部分岭估计的概念引入到自适应光学系统的波前重建算法中,通过确定最优岭估计参数来改善最小二乘估计的奇异性,从而抑制波前探测中测量误差的进一步被放大;最后,讨论了在波前斜率误差的影响下由两种算法所产生的误差大小。仿真实验结果表明：在波前重建算法中引入部分岭估计可有效减小模式系数的均方误差,相对于奇异值分解法减小了8%~10%,在波前探测测量误差增大的情况下,部分岭估计的波前重建精度要高于最小二乘估计法,有利于自适应光学后期中基于波前探测的图像复原研究。     

现代测量误差分析及数据处理（八）

现代测量误差分析及数据处理（八）林洪桦（北京理工大学，北京１０００８１）八、测量不确定度评定方法前一讲已述不确定度表示方法的通则，本讲进一步述及其具体评定方法。首先应掌握指南要求测量结果是被测量值的最佳估计，且对其不确定度作最佳评定。如何实现这两个最...     

基于稳健Capon波束形成的阵形校正

由于受地形、海流和布放方法等的影响,声阵在布放后通常会偏离原定阵形。若直接利用原定阵形作方位估计,则各种高分辨方位估计算法的性能通常会退化甚至失效。因此,为了在实际中应用这些算法,必须对阵元的位置进行校正。RCB(Robust Capon Beamforming)是最近提出的一种稳健自适应波束形成算法,该算法直接对导向矢量进行估计,并用估计的导向矢量作波束形成,从而有效避免了因阵列流形失配而导致的算法性能下降。借用RCB的思想,提出一种新的阵形校正方法,该方法对导向矢量进行估计,然后用估计的导向矢量推导出阵元的位置。湖试结果表明了该校正方法的有效性。     

RPC改进算法用于合成孔径声呐运动补偿

冗余相位中心（Redundant Phase Center-RPC）算法是合成孔径声呐系统中一种快速运动补偿方法,相位差估计是冗余相位中心算法核心。合成孔径声呐试验数据结果表明;样本延时很难精确估计。给出一种宽带信号相位差估计方法,减少了模糊相位误差的影响,并在处理中移除RPC估计器的线性分量,提高了RPC算法估计性能。改进的RPC算法在湖试数据处理中取得较好运动补偿效果。     

图像噪声方差大小的测量新算法

针对图像中的高斯白噪声,提出了一种利用小波系数分布特征进行噪声估计的算法。根据小波系数的分布特点,利用广义高斯分布模型对小波系数进行拟合,并用广义高斯分布模型参数（尺度和形状参数）提出了一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,提出的噪声方差估计算法能有效地估计噪声方差大小,同时估计的结果要好于其它相关的算法。这种噪声测量算法具有高精度性和快速性。     

静止单站纯方位系统目标参数的仿真计算

通过对几种典型运动态势的仿真计算，检验拟线性估计算法（PLE）对静止单站纯方位系统目标部分参数可估计的结论，并分析该算法的精度、有偏性等性能及其影响因素。     

响应曲面建模的稳健M-回归方法

响应曲面方法是生产过程改进和优化的一种非常有效的方法。在传统的响应曲面模型的建立过程中,通常假定随机误差服从正态分布且相互独立具有相同的方差。但是实际生产中随机误差的方差并不是完全相同,观测值中会存在异常点,这就需要稳健的估计方法来抑制异常点对模型估计的影响。为了降低异常点对响应曲面模型最优值的影响,针对响应曲面方法中的中心复合设计,〖JP2〗充分考虑到不同实验设计位置上可能出现异常点的情况,对稳健M 回归方法：Huber 估计、Tukey 估计和Welsch 估计进行了理论比较研究。研究结果表明Welsch和Tukey 估计能有效改善异常点对响应曲面模型最优值的影响,消弱异常点对中心复合设计的干扰。通过一个来自化工方面的案例,计算了中心复合设计不同位置存在异常点与不存在异常点时,响应曲面模型的最优值,对比分析得出当异常点与响应均值的偏离程度较大时（10倍标准差）,稳健M 估计尤其是Welsch和Tukey 估计显著提高响应曲面建模的稳健性。     

基于累积光流的运动对象检测

利用解析小波和M估计求解光流约束方程,得到一种精度高的、稳健的光流计算方法,并在此基础上引入扩展累积光流,针对累积光流计算中的几个特殊问题进行了相应的处理,实现了一种稳健的运动对象检测算法.实验结果表明,该算法正确检测运动对象的精度高,能够检测出慢速物体和小目标的运动,并较好地解决了遮挡问题.