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根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。 相似文献
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随着移动通信的飞速发展,有限的无线频谱要求无线收发信机能够对时变的无线信道进行准确的盲估计.为了进一步降低判决差错和噪声波动对估计的影响,首先介绍了对无线信道的判决加权递推最小二乘盲估计,然后修正估计的判决方式,得到改进的判决加权递推最小二乘估计,最后仿真比较了移动环境下的无线信道各种估计与延迟扩展、多普勒频移及信噪比的关系和性能. 相似文献
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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。 相似文献
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针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。 相似文献
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针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。 相似文献
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一种三维空间目标被动跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对海上和岸上的运动与静止目标进行跟踪,并以此为基础提供远程目标指示是进行远程火力打击的重要环节.针对这一问题,提出了一种在三维空间中基于光学测量的被动跟踪算法.利用测量到的目标方位角、高低角,结合平台自身运动要素,建立了基于最小二乘估计的目标函数.分别对海上和岸上的运动与静止目标跟踪进行仿真计算,统计结果表明:该方法能... 相似文献
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高可靠性软件的极值统计分析 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了极值统计分析的方法.对于失效数据极值分布函数的拟合检验,采用了相关系数法;对于母体分布的参数估计,则分别采用了最小二乘估计(LSE)和极大似然估计(MLE);最后通过一个实例说明了统计过程,并用模拟的方法证明了最小二乘估计较好. 相似文献
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基于支持向量机的多元文本分类研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性. 相似文献
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多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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Least squares fitting of regression models is a widely used technique. The presence of outliers in the data can have an adverse effect on the method of least squares, resulting in a model that does not adequately fit to the bulk of the data. For this situation, robust regression techniques have been proposed as an improvement to the method of least squares. We propose a robust regression procedure that performs well relative to the current robust methods against a variety of dataset types. Evaluations are performed using datasets without outliers (testing efficiency), with a large percentage of outliers (testing breakdown), and with high leverage outliers (testing bounded influence). The datasets are based on 2-level factorial designs that include axial points to evaluate leverage effects. A Monte Carlo simulation approach is used to evaluate the estimating capability of the proposed procedure relative to several competing methods. We also provide an application to estimating costs for government satellites. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 125–139, 1998 相似文献
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Least squares estimators of the parameters of the generalized Eyring Model are obtained by using data from censored life tests conducted at several accelerated environments. These estimators are obtained after establishing that the Gauss-Markov conditions for least squares estimation are satisfied. Confidence intervals for the hazard rate at use conditions are obtained after empirically showing that the logarithm of the estimate of the hazard rate at use conditions is approximately normally distributed. The coverage probabilities of the confidence intervals are also verified by a Monte Carlo experiment. The techniques are illustrated by an application to some real data. 相似文献