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一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法.该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数,导出了其自适应迭代公式,并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正,提高了算法的噪声鲁棒性,而且使得算法简单,稳定性好,收敛精度高.将该算法应用于Volterra滤波器,可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB,在学习因子为0.01时,算法仍然能够保持良好的收敛性.仿真结果表明,即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下,该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法. 相似文献
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相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择 总被引:32,自引:0,他引:32
提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法,它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟,有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差,并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数.该算法具有较充分的理论依据,其计算复杂度不大,对数据长度的依赖性不强.仿真实验结果表明,用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4.4%降低到1.06%,有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度. 相似文献
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针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。 相似文献
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概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上. 相似文献
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实测数据的降秩空时自适应处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对全空时自适应处理协方差矩阵估计和计算复杂问题,介绍了在直接处理器结构上基于主分量法和互谱法的两种降秩空时自适应处理方法,这两种方法利用杂波和干扰的低秩属性,应用采样数据来构造降维转换矩阵。对Mountain Top计划进行了详细描述,对从Mountain Top计划测得的数据应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性。 相似文献
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本文针对线性二次型稳态优化控制问题,详细地讨论了标准两步的收敛性、收敛速度、次优程度和鲁棒性。本文还讨论了带有随机量测噪声的情形,提出了一种改善鲁棒性的简单方法。 相似文献
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在对陕西省的基本经济状况、科技状况以及科学技术向生产力转化运行机制定性分析的基础上,利用陕西科技向生产力转化系统动力学模型,对陕西科技与经济运行情况进行了定量模拟,这种定量模拟在一定程度上揭示了陕西省科技与经济的内在规律。同时在此基础上进行了政策分析和政策灵敏度分析,并得出了几点重要的结论;从而为政府决策提供了多种可供参考的最优决策方案。 相似文献
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基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合。该方法提高信噪比约50%-80%,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征。 相似文献
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针对虚拟人技术中被动式光学捕捉系统丢点或误匹配问题,利用标志点运动的连续性和局部相关性提出了一种检测和补偿的方法。注意到标志点运动的连续性,利用轨迹的二阶导数检测标志点畸变的时刻。由于标志点在人体分布的局部相关性,从刚性模型和线性模型两个角度,利用与畸变点相邻的标志点修正和补偿畸变点的真正位置。实验结果验证了所提方法的有效性。 相似文献