基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性     

非线性最小二乘算法在双基地雷达目标定位中的应用

双基地雷达的目标定位解是一个非线性优化问题,引入了高斯-牛顿迭代法解非线性最小二乘方程组,为了提高迭代的收敛性和目标位置解的准确性,采用精度最高的一组测量子集单元解算出的定位解作为迭代初始值,并充分利用了所有的观测信息.仿真结果表明,采用该种算法迭代次数少,比简化加权最小二乘算法(SWLS)有更准确的目标定位解,从而使得整个受控区域内的定位精度有较大提高,定位性能得到优化和改善.     

一种基于Tsallis熵的最小二乘支持向量机稀疏算法

最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)算法是一种优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法,针对该算法稀疏性差,支持向量过多的问题,提出了一种基于Tsallis熵的稀疏算法。分析了最小二乘支持向量机算法的训练过程,提出了增量算法和Tsallis熵的概念,以此为基础提出了一种解决算法稀疏性的改进算法;最后对算法进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法相比于传统算法稀疏性更强,适用于大样本集的系统辨识。     

基于递推最小二乘的单站无源定位仿真分析

为达到无线射频注入的定位精度和实时性要求,提出采用递推最小二乘算法(RLS)进行定位.首先讨论了无线射频注入的定位精度需求,建立了机载无源单站定位模型,得出了最小二乘(LS)解.然后依据无线射频注入的实时性要求将其转化为递推形式.仿真结果表明,RLS算法与LS算法的定位精度和收敛速度接近,但前者实时性好,运算复杂度低,所需存储空间小,能够满足无线射频注入的定位需求.最后依据仿真结果给出了提高定位精度和收敛速度的措施.     

纯方位目标运动分析四维状态的最小二乘模型及分析*

建立了纯方位系统TMA四维状态的最小二乘模型,详细给出了非线性最小二乘算法的迭代公式,分析了非线性最小二乘模型、线性最小二乘模型可解的必要条件,以及非线性最小二乘模型与极大似然模型的等价性。     

初距为自适应参量的纯方位最小二乘TMA模型

针对纯方位目标运动分析(TMA)中距离平差法需要人工修订初始距离的限制,建立以初距为参量的最小二乘纯方位目标运动分析(TMA)模型,提出一种自适应确定初始距离的方法,放宽对人工修订初始距离的限制.通过数值仿真,结果表明该方法的有效性,且在收敛时间和解算精度指标上较传统纯方位最小二乘纯方位目标云动分析(TMA)有明显改善.     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法--工程数学模型与算法

在纯方位系统目标运动分析(TMA)众多方法中,非线性最小二乘法是较为实用的一种,由于其理论模型与选配的常规算法,在工程实施中仍嫌繁琐,因此,给出了线性化的最小二乘法,建立了工程数学模型与算法,并深入地研究了它的初值选取问题.最后,得出了非线性最小二乘法应用于纯方位系统TMA问题的研究结论.     

两种伪距单点定位模型最小二乘解的等价性证明

针对伪距单点定位解算中存在的两种定位模型的最小二乘解,给出了它们关于位置估计和定位精度等价性的推证过程。描述了伪距单点定位所采用的基本定位模型和单差定位模型,依据伪距观测值精度和单差基准分三种情况分别证明了两种模型的位置最小二乘解和定位精度是等价的,通过实测数据的定位解算验证了两种模型的等价性,并比较了两种模型的最小二乘算法的效率。     

非线性最小二乘定位问题的全局收敛解法

将全局收敛策略与牛顿法相结合,得到了对初值不敏感的迭代算法.将该算法应用于非线性最小二乘目标定位中,在初值受测量误差影响而估计不准的情况下,可以通过迭代得到精度更高的解.推导了应用于双基地二维目标定位情况下的全局收敛牛顿法.     

最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化。应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法。实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能。     

自适应窗口仿射最小二乘匹配方法

为了解决仿射最小二乘匹配方法在未知初始参数条件下无法自适应选择匹配窗口的问题,提出了一种基于局部形状估计的自适应窗口最小二乘匹配方法。利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测特征点以及特征点所在的尺度;在特征点邻域内根据特征尺度计算局部二阶矩矩阵,用二阶矩矩阵估计特征点局部的形状特征;根据特征点局部的形状自适应选择初始匹配窗口进行仿射最小二乘迭代。实验结果表明,该方法在较大仿射变形下能够准确的选择有效匹配区域,避免因窗口内容差异造成的迭代不收敛问题。     

盲信道均衡的欠定递推最小二乘恒模算法

在分析传统盲信道均衡恒模算法的基础上,提出一种基于恒模准则的欠定递推最小二乘盲信道均衡算法(URL-CMA)。新算法将多个新增数据点同时以矩阵形式参与迭代运算,有效地增加了使算法趋向收敛的信息。采用计算机仿真的方法对该算法与传统的恒模算法进行了盲均衡性能比较,模拟结果显示,对于复杂的QAM信号,URL-CMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰(ISI)等方面具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。     

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型.通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较.仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充.     

多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法

纯方位目标定位方法广泛应用于被动探测系统中,通常采用最小二乘方法对多基平台交叉定位结果进行估计定位.在纯方位定位估计中的最小二乘方法主要采用线性近似法,但难以满足实用中的非线性特性,因此导致定位精度难以提高.从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛.仿真结果表明与线性近似法相比,牛顿迭代法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯方位目标定位系统的定位性能.     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

弹道导弹关机点状态估计的指数加权递归最小二乘方法

在双星预警条件下,将指数加权递归最小二乘算法应用于目标关机点状态估计问题中。通过引入加权因子对目标助推段运动的局部拟线性特性进行描述,从而在一定程度上克服了一般的线性多项式模型难以准确刻画整个助推段运动的难题。通过对助推段目标动力学特性的分析,考察了目标在垂直射面方向上的运动特性。在此基础上,提出了一种更为准确的助推段运动模型。仿真算例表明,所提出的关机点状态估计方法相对于传统的方法具有一定的优越性。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

2D组网雷达目标真实高度的最小二乘估计

针对目标高度估计问题,给出了基于三部以上雷达距离测量的2D组网雷达目标真实高度的最小二乘估计,同时也给出了利用三部雷达计算目标真实高度的非最小二乘算法,并通过大量仿真分析了两种算法的性能。该算法能够在2D组网雷达内实现对目标真实高度的有效估计。     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

一类非线性最小二乘问题的一种解法

本文给出了一类非线性方程Ay=B的最小二乘问题的一种解法,其中A仅是x(不含y)的函数矩阵。这种解法的优点是:不要求非线性方程的解析性,计算程序占机内存少。