基于速度场的背景估计方法及在交通视频图像处理中的应用

本文提出了一种视频图像处理中基于速度场的背景估计方法。针对简单统计平均方法的不足，提出对包含运动目标区域的估计方法，和在此基础上消除运动目标遮挡影响的背景估计方法，提高了背景估计的准确性和收敛速度。     

单位阶跃响应的统计相关估计法

本文提出用统计相关法估计单位阶跃响应，给出估计步骤及理论分析，普分析了这种方法的估计误差。     

自适应岭估计方法

本文在理论上将自适应的思想，引入到岭估计方法中，解决了偏倚系数K寻优难的问题，改进了岭估计方法。     

一种不确定目标状态的跟踪估计方法

本文针对不确定目标状态跟踪问题，提出了一种集值估计的思想方法，着重研究了集值估计的理论基础，并推导出集值Ｋａｌｍａｎ滤波估计方法，仿真结果表明，该方法可以有效地解决不确定目标状态的跟踪问题，并且随着有效观测数据的增多，集值估计方法可以转化为传统的点估计方法。     

广义离散随机线性系统最优滤波·预报和平滑估计的统一格式

本文运用新息和射影的方法研究了广义离散线性系统最优状态估计，将状态估计转化为输出预报估计和白噪声估计，提出了广义离散随机线性系统最优滤波、预报、平滑估计的统一格式。     

基于输出残差的自适应状态估计方法

本文针对线性定常离散系统提出了一种有效的基于输出残差的自适应状态估计方法，首先利用输出残差给出了卡尔曼滤波增益马尔可夫参数估计，并且得到了卡尔曼滤波增益估计，然后解决了自适应状态估计问题，最后以仿真实例说明了此方法的有效性。     

支持向量机泛化能力估计若干方法

支持向量机性能很大程度上依赖于其参数，为了确定最优参数，往往需要估计所建模型的泛化能力。本文详细介绍了目前国外支持向量机的各种泛化能力估计方法，分析了各种泛化能力估计方法的特点及其关系，并指出了今后的发展方向。     

过程导数估计新方法及其强一致性分析

众所周知，在稳态优化控制算法中，过程导数起着重要的作用，如何利用优化过程中设定点正常变化信号来估计过程导数是一项具有重要实际意义的工作，本文提供了一种新的辨识方法，该方法十分简单，应用条件较弱，且能获得过程导数的强一致性估计。本文还研究了估计残差的渐近分布，数字仿真结果说明了该辨识方法的有效性与实用性。     

一种估计多用户多径信号DOA的改进方法

Cardoso于1989年提出了一种盲源分离方法。本文将这种方法加以推广， 使其可以适用于阵元数多于用户数的情况。同时，本文还根据推广的Cardoso方法计算出的方向矢量，利用前后向线性预测方法估计信号的到达角。该方法不但可以估计独立信号的到达角，而且可以对多径信号进行处理。此方法所能估计的信号个数要远远多于MUSIC算法，计算量较MUSIC算法少，而且本方法可以在较低的信噪比下估计出正确的结果。     

未知发射机位置的闭式解椭圆定位方法

本文研究发射机位置未知时的椭圆定位问题，提出了一种低复杂度的目标和发射机位置联合估计的三步闭式求解方法。首先，本文利用直接路径测量值构造一个广义信赖域子问题（Generalized Trust Region Subproblem，GTRS）以得到发射机的估计位置；然后，将所估计的发射机位置代入间接路径模型，以此构造另外一个GTRS 估计目标位置；最后，通过构造线性加权最小二乘问题联合估计目标和发射机的误差项，同时补偿前两步的估计误差，从而进一步提高了定位精度。本文所提算法的三个步骤均存在闭式解，且具有极低的计算复杂度。理论性能分析和仿真验证表明，所提方法的均方误差在大噪声时能够趋近于克拉美-罗下界（Cramer-Rao lower bound，CRLB），在特定环境下与现有方法相比具有更优的性能。     

无线传感网载波频率偏移估计方法的改进*

无线传感网的低功耗、低成本等特性,要求设备能在低信噪比环境下快速完成突发通信的载波频偏估计,保证数据传输的正确性,因而需要对低信噪比和大频偏范围的频偏估计算法进行研究。Fitz算法是较为经典的载波频率偏移估计方法,具有算法精确度高和估计信噪比门限低等优点,但此算法的频偏估计范围与精度之间呈反比关系,频偏估计范围越大,估计精度越低。针对Fitz算法进行改进,利用迭代的方法展开信号自相关相位,代入Fitz算法估计载波频偏,在保持Fitz算法精确度高和估计信噪比门限低优点的同时,将其估计范围扩大了M倍,M为最大     

分布式视频编码中相关噪声分布的非参数估计

目的 针对分布式视频编码系统中相关噪声（CN）分布难以准确模拟的问题,提出了一种CN的非参数估计方法。方法 根据CN分布的特点,提出CN的非参数估计方法,建立了基于最优窗宽的核密度估计-均匀分布模型（KDEUDM）,比较了变换域Wyner-Ziv（TDWZ）系统中CN的参数估计法和非参数估计法所建立的噪声模型对系统性能的影响。结果 实验结果表明,非参数估计方法能较准确地模拟CN的分布,与参数估计法相比,用非参数估计法建立的噪声模型能使WZ帧编码在高码率下最高能节约10%的码率。结论 非参数估计法是TDWZ系统中有效的相关噪声估计方法。     

基于深度学习的二维人体姿态估计综述

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.     

视觉与惯性传感器融合的隐式卡尔曼滤波位置估计算法

机器人对自身位置的实时感知在机器人技术中非常重要.本文主要研究机器人技术中一类基于视觉与惯性传感器的位置估计问题.与传统的状态估计问题不同的是,所研究位置估计问题为带有隐式观测方程的线性状态估计问题.为此提出一种能够解决此类估计问题的隐式卡尔曼滤波器,并给出了详细的滤波器设计过程.另外采用扩展变量法将加速度信息中的偏移量作为滤波器状态来估计,以补偿其对位置估计结果的影响.仿真结果显示,所给出的隐式卡尔曼滤波器收敛,加速度偏移带来的影响被有效的补偿.     

Receding Horizon Estimation for Linear Discrete-time Systems with Multi-channel Observation Delays

This paper investigates the receding horizon state estimation for the linear discrete-time system with multi-channel observation delays. The receding horizon estimation is designed by the reorganized observation technique and the linear unbiased estimation method. The estimation gains are developed by solving a set of Riccati equations, and a stability result about the state estimation is shown. Finally, an example is given to illustrate the efficiency of the receding horizon state estimation.      

一类动态多尺度系统融合估计算法的分析

为了进一步认识基于状态空间投影的一类动态多尺度系统的融合估计算法本质,本文对该算法进行了分析．首先,将该融合估计算法和在最细尺度上直接进行卡尔曼滤波的算法性能进行了比较,并用仿真进行了验证．结果表明,在最细尺度上,融合估计效果比直接进行卡尔曼滤波的效果好．其次,从计算过程和计算量方面,与一般的时间配准方法进行了对比分析．结果表明,该融合估计算法用比较严谨的数学模型代替了时间配准,可以在每个尺度上获得基于全部观测信息的最优估计,但计算量比时间配准方法大．本文的研究为基于状态空间投影的一类动态多尺度系统的融合估计算法的实际应用奠定了基础．     

Dynamic maintenance of data distribution for selectivity estimation

We propose a new dynamic method for multidimensional selectivity estimation for range queries that works accurately independent of data distribution. Good estimation of selectivity is important for query optimization and physical database design. Our method employs the multilevel grid file (MLGF) for accurate estimation of multidimensional data distribution. The MLGF is a dynamic, hierarchical, balanced, multidimensional file structure that gracefully adapts to nonuniform and correlated distributions. We show that the MLGF directory naturally represents a multidimensional data distribution. We then extend it for further refinement and present the selectivity estimation method based on the MLGF. Extensive experiments have been performed to test the accuracy of selectivity estimation. The results show that estimation errors are very small independent of distributions, even with correlated and/or highly skewed ones. Finally, we analyze the cause of errors in estimation and investigate the effects of various parameters on the accuracy of estimation.     

高精度时变参数模型谱估计及应用

现有时变自回归(TVAR)模型参数谱估计容易导致谱峰漂移。针对该问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVAR参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模及谱估计。通过U-C算法获得TVAR模型参数的初始估计;依据现代谱估计理论结合连续函数极值存在的必要条件,推导模型参数的频域约束条件并构造组合目标函数;采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化。应用结果证明了该方法的有效性。     

改进的OFDM系统半盲信道估计算法

信道估计算法从先验信息的角度,可分为3类：基于参考信号的估计、盲估计和半盲估计。半盲估计是结合盲估计与基于训练序列估计这2种方法优点的信道估计算法。本文首先通过基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决的半盲信道算法得出信道的估计值,再定义一个置信度函数得出加权系数γ,使基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决估计算法有效结合起来,有效提高信道估计的精度。     

Direct volume estimation — a geostatistical technique for mine planning and grade control

Direct volume estimation is a geostatistical technique for grade estimation of irregular volumes that has primary application to mine planning and grade control. It allows direct estimation of grade for realistic, practical mining and geological shapes and eliminates many of the approximations and deficiencies of conventional block representation of irregular volumes. In contrast to conventional block estimation, direct volume estimation provides grade estimates for irregular volumes and intersections of volumes that are geostatistically accurate as well as geostatistically complete. That is, estimates are obtained directly for irregular 3D shapes and include a measure of the estimation uncertainty that relates directly to the estimation volume. The latter provides a logical basis for risk assessment in a mine planning context. Elimination of the requirement for conventional block estimation also improves the efficiency of computer applications for grade control since accurate grade estimates can be computed for mining units directly from production sampling.This paper presents the background, theory, implementation and benefits of direct volume estimation in the context of mine planning and grade control.