最大后验估计

摘要： 线性回归模型的内生性问题导致参数估计量有偏且不一致。工具变量法作为解决内生性问题的经典方法,在实践中却经常因为难以找到理想的工具变量而无法实现。Gaussian Copula方法通过Copula函数度量内生解释变量与随机误差项的相关性,无须借助工具变量即可修正内生性问题,但是以内生解释变量的非正态性为假设前提。文章基于贝叶斯理论利用最大后验方法估计模型参数,提出一种改进的Gaussian Copula方法,放松了对于内生解释变量分布的假定;同时,通过蒙特卡罗模拟验证了所提方法的有效性;最后,应用提出的方法估计了中国农村居民教育收益率。

摘要： 有效估计反巡航导弹武器系统命中概率是确定反巡航导弹武器系统弹药消耗的基础,反巡航导弹试验成本高,导致数据不足,给估计反巡航导弹武器系统的命中概率带来困难。本文以防空试验中靶面落点服从二维联合正态分布的现象为切入点,结合巡航导弹等效矩形域的特点,提出了基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹武器系统命中概率估计方法。选取正态分布和逆伽马分布作为反巡航导弹武器系统命中概率特征参数的先验分布,并通过贝叶斯分析方法得到相应的后验分布函数。采用参数估计得到先验分布中的超参数,确定命中概率的最大后验估值,示例表明了方法的可操作性,具有广阔应用前景。

摘要： 针对多基线InSAR高程重建算法鲁棒性差的问题,提出一种基于边缘检测与路径跟踪策略的多基线InSAR高程反演算法.该算法分为2个步骤.第1步是直接利用多基线最大似然估计算法从多幅不同基线的干涉相位图中获取粗略的地形高程,再用Sobel算子对滤波后的粗略地形高程进行边缘检测,获得地形的不连续边界;第2步则先构建优化的多基线InSAR高程反演模型,随后利用单通道InSAR相位解缠技术中的路径跟踪策略,引导构建的多基线InSAR高程反演模型沿高质量像元到低质量像元的路径进行高程重建,在连续区域引入邻域约束,在不连续区域则阻断邻域约束,既有利于提高算法在连续区域的抗噪性,又可避免邻域约束在不连续区域引起的误差传递现象,从而达到增强算法鲁棒性的目标.多组不同地形的高程反演结果证明了该方法的有效性.

摘要： 针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹,从而得到定位系统中节点的最优部署.最后,通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真,验证了该部署方法的有效性,同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差.

摘要： 建筑电力能耗的准确预测不仅对配电网运行的经济性和安全性具有重要作用,而且对建筑节能方案的制定也有参考意义.由于楼宇负荷受多种因素的影响,预测精度难以大幅提高.为了提高楼宇负荷预测的准确度,提出了基于传感器网络与高斯过程回归的楼宇负荷预测方法.首先,通过基于超宽频雷达的人员存在检测传感器网络对室内的建筑占有率进行检测,并将建筑占有率作为负荷预测模型的特征之一.其次,构建高斯过程回归模型,利用其拟合出负荷与相关影响因素的非线性函数,并基于采样的近似推断算法推断出模型的超参数最大后验估计值,进而提高短期负荷预测准确度.最后,通过对比不同协方差函数的高斯过程回归模型的预测效果,甄别出最优协方差函数,进一步提高预测精度.通过算例分析可知:采用所提方法比未考虑建筑占有率的传统高斯过程回归方法的平均绝对百分比误差降低了9.68％,验证了所提方法的有效性和准确性.

摘要： 针对多基线InSAR高程重建方法鲁棒性不强的问题,提出了一种结合边缘检测的扩展卡尔曼滤波多基线InSAR高程重建方法.该方法利用最大似然高程反演算法获得地形的粗略高程,并进行滤波处理,再通过sobel算子提取地形的不连续边界,在连续区域用扩展卡尔曼滤波相位展开算法进行高程重建,在不连续边界区域用基于全变分(TV)的最大后验算法进行高程重建.该方法将单基线与多基线InSAR高程重建技术的优点结合起来,提高了算法的鲁棒性.通过2组仿真实验结果验证了该方法的有效性.

摘要： 对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯噪声去噪模型,包括通过最大后验估计推导的精确泊松-高斯噪声去除模型、Shifted-Poisson模型、TV-IC模型,以及广义的Anscombe变换模型和PURE模型等;相应地,总结了求解上述模型的常用高效数值算法,包括原始-对偶算法、 交替方向乘子算法和半光滑牛顿算法等;在数值实验部分,对相关模型的噪声去除效果进行评估;最后,对该领域未来的研究方向进行了展望,指出了在模型改进、具有收敛性保证的算法设计、自动调参策略以及高维非线性等几个方面存在的问题和未来的发展方向.

摘要： 岩土强度参数的概率分布特征参数是确定强度参数标准值和可靠度分析及风险评估的基础,目前采用现场数据进行估计的方法存在小样本信息量不足的问题,为此,基于贝叶斯统计理论提出服从正态分布的岩土强度参数的概率特征参数服从于一个二维联合先验分布,并根据贝叶斯公式推导相应的共轭后验分布函数,以及岩土强度参数概率特征参数的最大后验估计量计算公式.以重庆万州区域内若干工程的泥岩和砂岩的黏聚力、内摩擦角的历史数据为例,建立先验分布函数,先统计单个工程的现场样本均值和方差,然后将若干工程的均值和方差组成新的样本,以此样本为基础采用参数估计得到理论推导确定的先验分布中的超参数,从而确定该区域泥岩和砂岩黏聚力及内摩擦角的先验分布函数,结合该区域内一个工程算例的现场数据,得到该工程在现场样本情况下泥岩和砂岩黏聚力及内摩擦角的概率分布特征参数的后验分布函数和最大后验估计值,并计算相应的黏聚力及内摩擦角的标准值,与传统方法确定的标准值进行比较,表明提出的贝叶斯方法综合了历史数据和现场数据的信息,更为科学合理.

摘要： 逆高斯(IG)分布起源于有正漂移的Wiener过程或Brown运动中的首达时分布,它有着许多引人注目的性质;本文就IG分布参数的Bayes估计进行了有意义的探索;构造了IG分布参数的较为简明的先验分布形式,并得到了平方损失下相应参数及其矩的Bayes估计和相应参数的最大后验估计,该估计的合理性与可行性由具体数例得到体现.

摘要： 将大坝安全监测效应量视为随机变量，利用多尺度系统理论分析效应量的多尺度特性，给出效应量在多个不同尺度上的表示，构建了效应量的多尺度统计模型;然后通过对监测系统进行多尺度变换，融合多测点的监测信息，建立了效应量的多源信息融合估计模型，确定了各测点监测数据向重构效应量贡献的方式和大小，并通过预定阈值，提取监测效应量的小波变换系数中提供显著信息的元素，建立了监测效应量的多源信息融合降阶模型。rn 实例分析表明，大坝安全监测效应量的信息融合估计模型可以有效地重构监测效应量，而且采用基于相对误差协方差矩阵的降阶模型可以得到与全阶模型相当的估计结果，可通过选取较大的阈值以得到更低阶的模型，从而达到有效减少计算量的目的。

摘要： 将大坝安全监测效应量视为随机变量，利用多尺度系统理论分析效应量的多尺度特性，给出效应量在多个不同尺度上的表示，构建了效应量的多尺度统计模型;然后通过对监测系统进行多尺度变换，融合多测点的监测信息，建立了效应量的多源信息融合估计模型，确定了各测点监测数据向重构效应量贡献的方式和大小，并通过预定阈值，提取监测效应量的小波变换系数中提供显著信息的元素，建立了监测效应量的多源信息融合降阶模型。rn 实例分析表明，大坝安全监测效应量的信息融合估计模型可以有效地重构监测效应量，而且采用基于相对误差协方差矩阵的降阶模型可以得到与全阶模型相当的估计结果，可通过选取较大的阈值以得到更低阶的模型，从而达到有效减少计算量的目的。

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摘要： 将大坝安全监测效应量视为随机变量，利用多尺度系统理论分析效应量的多尺度特性，给出效应量在多个不同尺度上的表示，构建了效应量的多尺度统计模型；然后通过对监测系统进行多尺度变换，融合多测点的监测信息，建立了效应量的多源信息融合估计模型，确定了各测点监测数据向重构效应量贡献的方式和大小，并通过预定阈值，提取监测效应量的小波变换系数中提供显著信息的元素，建立了监测效应量的多源信息融合降阶模型。实例分析表明，大坝安全监测效应量的信息融合估计模型可以有效地重构监测效应量，而且采用基于相对误差协方差矩阵的降阶模型可以得到与全阶模型相当的估计结果，可通过选取较大的阈值以得到更低阶的模型，从而达到有效减少计算量的目的。

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摘要： 将大坝安全监测效应量视为随机变量，利用多尺度系统理论分析效应量的多尺度特性，给出效应量在多个不同尺度上的表示，构建了效应量的多尺度统计模型；然后通过对监测系统进行多尺度变换，融合多测点的监测信息，建立了效应量的多源信息融合估计模型，确定了各测点监测数据向重构效应量贡献的方式和大小，并通过预定阈值，提取监测效应量的小波变换系数中提供显著信息的元素，建立了监测效应量的多源信息融合降阶模型。实例分析表明，大坝安全监测效应量的信息融合估计模型可以有效地重构监测效应量，而且采用基于相对误差协方差矩阵的降阶模型可以得到与全阶模型相当的估计结果，可通过选取较大的阈值以得到更低阶的模型，从而达到有效减少计算量的目的。

摘要： 将大坝安全监测效应量视为随机变量，利用多尺度系统理论分析效应量的多尺度特性，给出效应量在多个不同尺度上的表示，构建了效应量的多尺度统计模型；然后通过对监测系统进行多尺度变换，融合多测点的监测信息，建立了效应量的多源信息融合估计模型，确定了各测点监测数据向重构效应量贡献的方式和大小，并通过预定阈值，提取监测效应量的小波变换系数中提供显著信息的元素，建立了监测效应量的多源信息融合降阶模型。实例分析表明，大坝安全监测效应量的信息融合估计模型可以有效地重构监测效应量，而且采用基于相对误差协方差矩阵的降阶模型可以得到与全阶模型相当的估计结果，可通过选取较大的阈值以得到更低阶的模型，从而达到有效减少计算量的目的。

摘要： 本发明公开了基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法，具体包括如下步骤：步骤1：采用MAP‑GLRT检测器数学表达式作为数学原型；步骤2：以基于最大后验的MSCM估计算法作为杂波协方差矩阵的估计算法；步骤3：将MAP‑GLRT检测器数学表达式中的协方差矩阵替换为MSCM，得到MAP‑GLRT检测器的修正形式，即基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法的MAP‑GLRT MSCM检测器的表达式。本发明提出的MAP‑GLRT MSCM检测器，其引入基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法是为了提高协方差矩阵的估计精度，对于均匀海杂波背景下的目标检测，MAP‑GLRT MSCM检测器仍具有与MAP‑GLRT检测器相近的检测性能。符合实际的杂波环境要求，检测器能在实测海杂波数据实验中也获得更好的检测性能。

摘要： 本发明公开了一种广义最大后验的谱幅度估计的增益函数语音增强方法，该方法通过建立含噪语音模型，短时傅里叶变换；获得含噪语音的功率谱；以及最小功率谱；计算无偏修正因子，到的结果没有说；获得噪声功率谱估计值；通过后验信噪比获得先验信噪比；计算增益函数值；得出纯净语音的估计值；动态根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数功能，对含噪语音采用最小跟踪估计噪声功率谱，然后动态的根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数，信噪比高时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数采用较小值防止语音失真；信噪比低时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数使用较大值避免抑制噪声能力不足。

摘要： 本发明公开了一种广义最大后验的谱幅度估计的增益函数语音增强方法，该方法通过建立含噪语音模型，短时傅里叶变换；获得含噪语音的功率谱；以及最小功率谱；计算无偏修正因子，到的结果没有说；获得噪声功率谱估计值；通过后验信噪比获得先验信噪比；计算增益函数值；得出纯净语音的估计值；动态根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数功能，对含噪语音采用最小跟踪估计噪声功率谱，然后动态的根据含噪语音的先验信噪比计算出最佳的增益函数，信噪比高时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数采用较小值防止语音失真；信噪比低时，广义最大后验的谱幅度估计的增益函数使用较大值避免抑制噪声能力不足。

摘要： 本发明公开了基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法，具体包括如下步骤：步骤1：采用MAP‑GLRT检测器数学表达式作为数学原型；步骤2：以基于最大后验的MSCM估计算法作为杂波协方差矩阵的估计算法；步骤3：将MAP‑GLRT检测器数学表达式中的协方差矩阵替换为MSCM，得到MAP‑GLRT检测器的修正形式，即基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法的MAP‑GLRT MSCM检测器的表达式。本发明提出的MAP‑GLRT MSCM检测器，其引入基于最大后验的修正样本协方差矩阵估计算法是为了提高协方差矩阵的估计精度，对于均匀海杂波背景下的目标检测，MAP‑GLRT MSCM检测器仍具有与MAP‑GLRT检测器相近的检测性能。符合实际的杂波环境要求，检测器能在实测海杂波数据实验中也获得更好的检测性能。

摘要： 本发明提出了一种基于最大后验估计的X射线脉冲星信号时延估计方法，实现步骤为：(1)初始化参数；(2)对X射线脉冲星光子到达航天器的时间序列进行校正；(3)获取航天器位置预测误差δr对应的预测相位延迟的均值和方差(4)求解最大后验估计MAP代价函数的最大值；(5)获取X射线脉冲星信号的时延估计值本发明通过校正后的时间序列、航天器位置预测误差对应的预测相位延迟的均值和方差对最大后验估计MAP代价函数的最大值进行求解，并通过最大后验估计MAP代价函数的最大值和X射线脉冲星的自转频率，避免了现有技术中因仅考虑光子到达时间序列未考虑航天器位置预测误差对估计精度的影响，在相同观测时间下提高了时延估计的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法。针对现有技术实波束雷达方位角分辨率低的问题，本发明提供的方法将目标散射系数的最大后验概率密度函数值作为对目标散射系数的估计，在不同离散参数下，将不同目标统计特性和噪声统计特性用广义高斯分布来进行约束，并作为先验信息，进而将计算目标散射系数的反卷积问题转化为带有变量正则化项的正则化估计问题，最终利用共轭梯度算法实现正则化估计问题的求解，并将该求解方法转化为迭代运算，最终实现雷达角超分辨成像，解决了扫描成像模式下，方位向角分辨率低的问题。

摘要： 本发明提出了一种基于最大后验估计的X射线脉冲星信号时延估计方法，实现步骤为：(1)初始化参数；(2)对X射线脉冲星光子到达航天器的时间序列进行校正；(3)获取航天器位置预测误差δr对应的预测相位延迟的均值和方差(4)求解最大后验估计MAP代价函数的最大值；(5)获取X射线脉冲星信号的时延估计值本发明通过校正后的时间序列、航天器位置预测误差对应的预测相位延迟的均值和方差对最大后验估计MAP代价函数的最大值进行求解，并通过最大后验估计MAP代价函数的最大值和X射线脉冲星的自转频率，避免了现有技术中因仅考虑光子到达时间序列未考虑航天器位置预测误差对估计精度的影响，在相同观测时间下提高了时延估计的精度。

摘要： 本发明公开了基于最大后验估计水下运动漂移和噪声的SLAM方法，包括：1）基于EKF‑SLAM估计水下机器人的运动漂移；1.1）对机器人SLAM系统状态初始化；1.2）构建基于EKF‑SLAM状态估计采样点；1.3）基于状态估计误差更新协方差矩阵；2）基于最大后验概率更新水下机器人的运动漂移；3）基于EKF‑SLAM估计水下噪声参数；3.1）进行水下噪声参数初始化；3.2）水下噪声参数协方差矩阵估计；3.3）基于状态估计更新协方差矩阵；4）基于最大后验概率更新水下噪声参数。本发明通过对现有的EKF‑SLAM方法中的状态预测部分进行改进，结合系统模型中运动噪声和观测噪声的估计，对系统模型的高斯分布噪声方差进行自适应滤波，然后进行SLAM估计，提高了水下自定位精度约20%。

摘要： 本发明涉及信息源检测技术领域，尤其涉及一种竞争性谣言传播模型下基于最大后验估计的源定位方法，在考虑到众多现实因素的情况下，能更有效地解决单源的源定位问题，为以后最大后验概率运用于单源问题的研究提供了相应基础。该技术可以提高识别社交网络中影响力传播的源节点方面的效率，扩展了该技术在源定位问题领域的应用范围和实用性。有助于解决电脑病毒、流行病传播源的定位，污染源的定位及舆情谣言的定位。

摘要： 本发明公开了一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法。针对现有技术实波束雷达方位角分辨率低的问题，本发明提供的方法将目标散射系数的最大后验概率密度函数值作为对目标散射系数的估计，在不同离散参数下，将不同目标统计特性和噪声统计特性用广义高斯分布来进行约束，并作为先验信息，进而将计算目标散射系数的反卷积问题转化为带有变量正则化项的正则化估计问题，最终利用共轭梯度算法实现正则化估计问题的求解，并将该求解方法转化为迭代运算，最终实现雷达角超分辨成像，解决了扫描成像模式下，方位向角分辨率低的问题。