最优估计
最优估计的相关文献在1989年到2022年内共计251篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、水路运输
等领域,其中期刊论文192篇、会议论文19篇、专利文献42251篇;相关期刊143种,包括黑龙江大学自然科学学报、工程数学学报、现代防御技术等;
相关会议19种,包括第二十二届中国过程控制会议、第九届全国信息获取与处理学术会议、第19届全国结构工程学术会议等;最优估计的相关文献由555位作者贡献,包括王志胜、甄子洋、王道波等。
最优估计—发文量
专利文献>
论文:42251篇
占比:99.50%
总计:42462篇
最优估计
-研究学者
- 王志胜
- 甄子洋
- 王道波
- 尹舒男
- 杨肃
- 裴福俊
- 张玲
- 朱德森
- 刘建军
- 吴翊
- 周海银
- 张恒铭
- 张磊
- 李金荣
- 杨振放
- 王小虎
- 王平
- 王炯琦
- 薛强
- A·阿塞罗
- J·G·德罗波
- 丁家峰
- 丁霞
- 严新平
- 于航
- 付梦印
- 何静
- 余先川
- 冯战申
- 冯旭哲
- 刘伟华
- 刘勇
- 刘宗敏
- 刘小马
- 刘崇亮
- 刘德成
- 史忠科
- 史文华
- 叶宗裕
- 吴广华
- 周东灵
- 周诗豪
- 周超
- 周静
- 唐慧妍
- 唐文彦
- 姜宏
- 宋琳
- 尚德重
- 尹林子
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韩剑;
高健
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摘要:
多基线干涉仪是电子战无源测向的重要方法。基于概率论提出多基线干涉仪测向最优估计,通过对不同基线的测向结果加权处理,可在最长基线长度一定的情况下,提高多基线干涉仪测向精度。分析干涉仪基线非独立和独立两种情况下测向精度的最优估值,并将该方法与Kalman滤波的思想进行类比。最后通过仿真,验证该最优估计方法的有效性。
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肖舜仁;
胡青春;
李妮妮;
陈兴彬
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摘要:
四旋翼无人机上搭载的低成本MEMS传感器易受安装、测量、信号传输等误差的影响,导致姿态输出精度不足。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt (L-M)算法的三轴加速度计18个位置和三轴陀螺仪联合校正方法。在考虑传感器误差的基础上,采集并筛取3种传感器有效的输出数据,利用L-M算法对各传感器误差模型的待求参数进行最优估计。实验结果表明:校正补偿后,加速度计校正指标相比下降了98.96%,陀螺仪校正指标下降了74.33%,磁力计数据模值相比校正前与当地磁场强度差值大幅减小。此校正方法能够实现四旋翼机载MEMS传感器误差的有效补偿,具有良好的工程应用价值。
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王丹;
康琦;
杨居衡;
宫敬;
张奇
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摘要:
油气田数字化、智能化是未来发展的必然趋势,目前数据驱动软测量模型已逐步应用于海上天然气生产系统流量、压力等关键状态变量的监测。为进一步提高数据驱动软测量模型准确度和生产监测水平,开展基于非线性滤波技术的软测量研究,结合压力传感器观测数据与所建外源输入非线性自回归模型库,建立了单个无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)以及“先融合后滤波”(FF1)和“先滤波后融合”(FF2)等2种融合UKF,实现单井流量和井口压力的在线校正估计。研究结果表明:(1)基于UKF的软测量在纯模型软测量的基础上提高了准确度,且单个UKF、FF1、FF2等3种软测量方案的准确度和计算时间都满足在线估算需求;(2)所建模型库中,基于深度前馈网络灰箱模型构造的UKF准确性和稳定性较高,满足了生产的需要;(3)对比了3种软测量方案的优劣,认为FF1的全局准确性更高、耗时更少,推荐作为首选软测量方案。结论认为,研究结果对智能化海上油气田建设具有引导性作用,所推荐的软测量方案具有较强的工程适用性,为未来构建智慧油气田奠定了技术基础。
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徐晨;
常桂松;
吴文彬
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摘要:
讨论调查变量的最优估计,一直是抽样调查中的重要研究课题。首先本文在一般简单估计基础上提出广义均值估计的定义,其中一般简单估计可以看作是广义均值估计的特例,接着讨论广义均值估计的最优估计量与最优估计量的设计效率,最后通过一个实例计算广义均值估计的最优估计值。
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宋信敏;
高玲
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摘要:
在工程实践所研究的动力学系统中,系统模型通常是不精确的,在许多情况下存在无法测量的扰动或输入,将这些不知道任何/部分先验信息的扰动或输入统称为未知输入.未知输入的存在影响系统状态估计的准确性,进而影响系统的控制性能.因此,近几十年来,含有未知输入系统的最优估计问题引起了广大学者的关注.本文对现有文献进行梳理和分析,简述了未知输入系统最优估计的发展历史,对研究现状进行了分析,并对未知输入系统最优估计的未来发展趋向进行了预测.
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韩笑;
亓庆源;
纪志坚
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摘要:
主要考虑了具有数据包丢失的网络控制系统(NCSs)的估计问题.首先,给出经典的卡尔曼滤波估计器和协方差矩阵.当量测方程带有噪声时,通过递推的方法严格推导出最优估计(条件期望).另外,根据系统丢包行为能否被观测到的估计问题,分情况进行讨论.最后,在实际应用中开发了一个次优的近似估计器.这对在大的有限域下研究具有数据包丢失的网络控制系统有所帮助,也为进一步分析网络控制系统的问题提供了研究方向.
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Han xiaolu;
韩晓路;
Song enbin;
宋恩彬
- 《第七届中国信息融合大会》
| 2015年
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摘要:
在线性贝叶斯估计中,需要分析一些最小二乘问题.数据向量y是通过模型y=P(Hθ+η)+w得到,其中H是已知矩阵,θ,η和w是不相关的随机变量.目标是从观测数据中得到θ的最优估计.这些估计问题广泛地应用于多传感器数据融合问题、多输入单输出系统(MISO)信道估计问题等.在满足功率约束tr(PP*)≤P条件下,选择适当的P最小化均方误差的期望E(||θ-(θ)||2),其中(θ)是θ的最优估计.在实际问题应用中噪声η对解的结构有重要影响,故这篇文章考虑η的干扰,并假设的方差是I的倍数.对H奇异值分解为UΛV*,其中V和U都是酉阵,Λ是对角阵,λ是Λ的对角元构成的向量.当θ的方差为I时,文献[1]刻画了对于P很大或P很小时最优的矩阵P;当θ的方差J且为λi∈[0,1]时,这篇文章推出对于一般的功率P都能得到原问题最优的矩阵P.
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