协方差
- 基于误差电压协方差的两电平开路故障诊断
种基于误差电压协方差来诊断两电平变流器IGBT开路故障的方法，具体如下：通过两种途径（脉冲电压预测法和真实电路求解法）求出IGBT正常和开路时对应输出线电压误差。其中脉冲电压预测法假设某桥臂两个IGBT分别开路，并根据脉冲和电流回路，推导对应的故障线电压误差表达式；真实电路求解法通过电路理论求出真实的电压误差解析式。引入协方差相关系数来分析和比较两种途径得出的电压误差的相似度，并根据相似度最大值判定具体开路故障位置。最终通过实验验证了此方法的有效性。关键词
机电信息 2023年12期2023-06-21
- 基于均值未知的高维协方差矩阵的估计
均值未知的高维协方差矩阵的估计陈艳真，李树有（辽宁工业大学 理学院，辽宁 锦州 121001）给出了一种基于均值未知情形下，高维协方差矩阵估计的新算法。即当矩阵的维数大于样本容量时，根据随机矩阵理论，通过样本协方差矩阵特征值的边缘密度函数和总体特征值的对数似然函数，得到目标矩阵特征值的估计量。基于收缩估计的思想，对目标矩阵特征值和样本协方差矩阵特征值进行收缩估计，通过特征值的估计得到高维协方差矩阵的一个新的估计量。数值模拟表明，对于多元正态的总体，高维协方
辽宁工业大学学报(自然科学版) 2023年2期2023-05-18
- 基于最大平均协方差的雷达波束调度算法研究
[7]提出一种协方差控制技术，可以解决不同目标所需跟踪精度不同的问题，该方法旨在减小各个目标的跟踪误差协方差(目标实际协方差与期望协方差之间的差值，不同目标精度有着不同的跟踪误差协方差)来控制雷达波束的调度，其中，LU等[8]提出了优化协方差误差的方法，该方法虽然解决了不同目标需不同跟踪精度的问题，但存在一个缺陷即每次仅优化多个目标中误差最小的目标，这可能会造成其他目标的误差一直处于积累状态，最终导致其中某一个目标在跟踪过程中丢失的情况出现。因此，本文提出
电光与控制 2023年1期2023-02-13
- 基于自适应渐消Sage-Husa 扩展卡尔曼滤波的协同定位算法
算法可以对噪声协方差矩阵进行自适应调整，实时估计噪声，但也存在诸多缺点，例如滤波易发散，影响定位精度；计算量过大，对操作系统硬件要求过高；过程噪声矩阵的正定性[9-11]难以得到保证。本文拟提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法。首先，对Sage-Husa 量测噪声协方差矩阵进行改进；其次，再通过渐消记忆指数加权得到新息的协方差估计值，以提高新近数据的利用率；然后，引入渐消因子来调整误差协方差矩阵，以提高滤波器的精确性和自适应性；最后，
中国舰船研究 2022年4期2022-09-06
- 一类条件协方差估计及其大样本性质
，考虑X的条件协方差矩阵，即ΣXX(u)=cov(X|U=u)当p=1时，条件协方差矩阵特殊化为条件方差Var(X|U=u)．条件方差及协方差函数的估计已在文献[1-6]中有较为详细讨论．依据ΣXX(u)=E((X-mX(u))((X-mX(u))T|U=u)，其中mX(u)=E(X|U=u)文献[7]通过极小化拟似然函数：构造ΣXX(u)的估计量：其中mX(u)的N-W核估计量为ΣXX(u)=E(XXT|U=u)-mX(u)mX(u)T故一种显而易见的核
西南大学学报（自然科学版） 2021年11期2021-11-11
- 基于均匀圆阵伪协方差矩阵的单快拍测向方法
要求接收数据的协方差矩阵的秩等于信源个数,需要较多的快拍数来求得信号子空间和噪声子空间从而提高估计的精准度[10],是DOA估计常见的两类算法。在军事对抗过程中,信号出现的时间往往较短而且具有较快的跳变速度,使得信号难以被侦察到,以及其他要求系统具有很高的实时性和一些物理限制的场景,这意味着DOA估计使用的快拍数只能很少,甚至在最坏的情况下只有单快拍[11]。单快拍测向是短快拍测向的极限情况,近年来在传统多快拍阵列测向的基础上,国内外学者同样对其进行了广泛
系统工程与电子技术 2021年10期2021-11-11
- 基于无截断Bartlett核估计的函数重构方法及其应用
谱分解方法，对协方差函数进行分解，得到正交特征函数（函数主成分），再利用K-L 展开式来重构函数曲线[11-12].外生基函数的重构方法与数据本身无关，而内生的函数主成分方法是数据本身驱动的，所以该方法越来越受专家学者青睐.然而，实际的数据分析中，经常会收集到一些函数型数据，由于系统惯性或时间上的延续性等原因，它们之间具有一定的相依性，比如经济金融等领域的高频数据.此时，样本协方差函数不再是总体协方差函数的一致估计量.如果还利用独立同分布下的协方差函数计算
闽南师范大学学报(自然科学版) 2021年2期2021-06-29
- 利用振动响应协方差参数和数据融合的损伤识别方法
结构加速度响应协方差和应变响应协方差参数以及基于贝叶斯估计的数据融合理论进行结构损伤判定和损伤位置识别，理论推导证明响应协方差参数是结构模态参数的函数，结构损伤会导致响应协方差参数的改变，当只使用结构损伤前后的响应协方差参数，不使用结构分析模型进行结构损伤识别时，损伤向量会受到激励位置、测试噪声和误差等的影响，所以使用贝叶斯数据融合理论，对来自多种传感器和多种测试环境下得到的多组损伤向量进行数据融合，以提高损伤识别的精度;利用一个七层框架结构进行包括单损伤
振动工程学报 2021年1期2021-06-06
- 未知噪声协方差的自适应容积卡尔曼滤波
到具有精确统计协方差的系统噪声[2]。同时在机动目标跟踪系统中涉及到时变噪声协方差，传统的滤波算法无法满足要求[3]。因此，为了处理噪声协方差的不确定性，需要高性能的自适应滤波算法。容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter，简称CKF)是一种新型高斯滤波算法，为非线性系统的状态估计提供新的实现方式，利用球面—径面积分准则计算非线性变换后随机变量的均值和协方差，采用一组等权值的容积点对最优状态的后验分布进行逼近。由于CKF将采样点都设置在
空军工程大学学报 2021年2期2021-05-29
- 矩阵分块方法在协方差矩阵中的应用
215009）协方差矩阵是多元统计学中的基本概念，它反映多变量之间的线性相关性及变量分布离散程度。 方差测量单个随机变量的变化（比如一个群体中人的身高变化），而协方差则是衡量两个随机变量的变化程度（如一个群体中的一个人的身高和体重的变化情况）。 Magnus J R 在1978 年提出了在干扰协方差矩阵中具有未知参数的GLS 模型的最大似然估计[1]，Meng X 等人在1991 使用EM 获得渐近方差协方差矩阵[2]，Odell P L等人在1966 年
苏州科技大学学报(自然科学版) 2021年1期2021-03-24
- 基于距离较差法控制点稳定性分析
制点坐标分量的协方差以及不同控制点之间的协方差[2-7]。本文在三维无约束平差的基础上，顾及控制点坐标分量间方差和协方差进行分析计算，进而对控制点进行稳定性分析。1 固定一点一方向平差GNSS 网的约束平差中所采用的观测量为GNSS基线向量，同时引入了会使GNSS 网的尺度和方位发生变化的外部起算数据。引入边长、方向或两个及两个以上的起算点坐标，可能会使GNSS 控制网的尺度或方位发生变化。GNSS 网的约束平差常被用于实现GNSS 控制网由基线解算时所用
地理空间信息 2021年2期2021-03-06
- 一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法
确。为此，通过协方差计算变换矩阵，提供一种变换矩阵消除随机变量之间相关关系的方法，通过spss25进行实证分析，最后发现通过矩阵变换变换后的数据t检验的显著性值明显降低。关键词：多重共线性;协方差;显著性;中图分类号：O212.4 文献标识码：A 多重共线性是指在所构建的模型中，解释变量之间存在的高度相关关系或近似相关关系[1]。做模型预测时，一般均是建立函数模型，其前提条件是解释变量之间都不具有相关性、不存在多重共线性，但在实际建模过程中，拿到
计算技术与自动化 2021年4期2021-01-06
- 基于非线性压缩估计的投资组合优化模型在A股市场的实证
量以及收益率的协方差矩阵。Merton（1980）指出，资产收益率均值的估计误差对投资组合最优权重有着更大的影响，现在大多研究多采用最小方差投资组合模型，其只需要估计出资产收益率的协方差矩阵。估计协方差矩阵的一种重要思路是使用压缩估计量，Ledoit和Wolf（2013，2014，2017b）分别提出了协方差矩阵的线性压缩估计量和非线性压缩估计量，本质是将样本协方差矩阵的特征值进行压缩。Ledoit and Wolf（2017b）发现非线性压缩估计量在美股
环球市场 2020年32期2021-01-06
- 基于核数据调整基准例题的235U协方差数据测试
413)核数据协方差是评估核装置设计不确定度的重要输入，直接影响核装置设计积分参数不确定度评估的质量。核数据协方差也是核数据调整的重要输入，直接影响核数据调整的结果[1-2]。虽然很难精确评价核数据的协方差，但仍需给出对不确定度的合理估计，以提高设计不确定度评估结果和核数据调整结果的可靠性。核数据重点实验室开展了大量核数据协方差评价方法研究工作[3-4]，掌握了基于线性最小二乘法(LLS)的模型无关协方差评价方法和基于误差传递的模型依赖协方差评价方法，建立
原子能科学技术 2020年11期2020-11-25
- 基于Cholesky分解的协方差矩阵估计
esky分解的协方差矩阵估计褚云通（辽宁师范大学 数学学院，辽宁 大连 116029）重复测量数据经常在心理学、社会科学、经济学和医学研究等领域出现．对于重复测量数据，高维（HD）和正定（PD）约束是协方差和相关矩阵建模的2个主要障碍．基于Cholesky型分解的方法在处理HD和PD问题上是有效的．基于修正的Cholesky分解（MCD）、替代Cholesky分解（ACD）和Cholesky因子参数化（HPC）3种方法，对遵循高斯分布的重复测量数据拟合联合
高师理科学刊 2020年9期2020-10-21
- 一种改进的网格剖分协方差交集融合算法∗
献［4～7］对协方差凸组合方法进行了讨论。协方差凸组合算法没有考虑局部航迹的相关性，抗干扰能力较弱，造成其算法的鲁棒性较差，仅仅在局部航迹完全独立的情况下是最优的。此外，文献［5］中Bar-Shalo-Campo融合算法考虑了共同的过程噪声的相关性，然而为了计算各传感器估计误差之间的互协方差阵而需要大量的信息，在最小均方误差意义下不是最优的。在分布式系统中，常常无法准确描述多源信息之间的相关性，文献［8～10］提出了协方差交叉算法。协方差交叉是一种保守融合
舰船电子工程 2020年3期2020-06-11
- 实正态过程之多重均方不定积分的正态性
均值向量，B为协方差矩阵，则X的特征函数为由引理1及正态过程的定义易得定理4.定理4设{X(t),t∈T}为正态过程，均值函数为mX(t),协方差函数为CX(s,t),则{X(t),t∈T}的任意有限维特征函数为：ri∈R,ti∈T,i=1,2,…n,n∈N.3 主要结论任意有限维特征函数为：ri∈R,ui∈[a,b],i=1,2,…n,n∈N.重复使用上述方法，可得多重均方不定积分为[a,b]上均方连续、均方可导的实正态过程.协方差函数为协方差函数为：协
太原师范学院学报(自然科学版) 2020年1期2020-03-31
- 面向多模态图像的柯西相关特征学习方法
基于样本数据的协方差矩阵，即样本协方差矩阵。由于实际应用中采集的样本往往包含大量的冗余和噪声信息，样本协方差矩阵通常偏离真实协方差矩阵。对于特征学习方法，样本协方差矩阵越接近真实协方差矩阵，特征学习方法获得的特征往往具有越好的鉴别力[7]。为了解决样本协方差矩阵偏离的问题，本文利用柯西估计对协方差矩阵的奇异值进行纠正，进而形成一种更加接近真实协方差矩阵的柯西协方差矩阵，然后在相关分析理论的基础上，进一步提出面型多模态图像的柯西相关特征学习方法，即柯西典型相
重庆理工大学学报(自然科学) 2019年9期2019-10-16
- 随机变量数字特征教学中的几点思考
词：数学期望;协方差;相关系数;相互独立;不相关中图分类号：O13;G642 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2019）02-0149-04 概率统计是理工类和经管类本科专业的一门重要的学科基础课程，其中涉及的解决随机问题的基本思想方法被广泛应用于经济决策、质量控制、投资风险管理等领域.根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会发布的大学数学课程教学基本要求[1]，在本科概率统计课程中应使学生掌握课程的基本知识、基本理论，对学生进行必要
赤峰学院学报·自然科学版 2019年2期2019-09-10
- 高效秩-μ更新自动协方差矩阵自适应演化策略
5)0 引 言协方差矩阵自适应演化策略(CMA-ES)是应用最多、性能最好的演化策略(ES)[1]之一，由Hansen和Ostermeier[2-3]提出，主要应用实值优化问题，使函数值达到最小值且搜索成本最低。CMA-ES易陷入局部最优，乔帅结合云推理改善陷入局部最优[4]，胡冠宇引入混沌算子使其具有良好全局搜索能力[5]。CMA-ES的一般思想是在目标方向中使用成功搜索步骤的信息更改协方差矩阵的突变分布，不成功方向的信息随时间而丢弃。CMA-ES发展不
计算机应用与软件 2019年2期2019-04-01
- 概率论中关于数字特征的实验教学案例
的期望、方差、协方差等数字特征的计算，有利于增强学生学习概率统计课程的自信心，提高学生学习的主观能动性.【关键词】期望；方差；协方差；MATLAB【基金项目】2017年湖南涉外经济学院教学改革研究项目“数学实验在地方本科院校非数学专业教学中的应用研究”.一、引 言概率论与数理统计是我校经管类、理工类等专业学生的必修课程，也是数学公共课程中应用性较强的一门课程.对我校学生该课程学习情况的调查显示，大部分学生认为该课程中与连续型变量相关的内容难度较大，并且容易
数学学习与研究 2019年3期2019-03-27
- 相关性分析方法及其应用浅析
研究了图表法、协方差方法、相关系数法和回归分析法，并探讨了这几种方法之间的区别和联系。以两个经济指标之间的相关性为例，对这几种方法进行实践应用，从而说明数学知识在实际应用中的重要价值。【关键词】相关性 协方差 相关系数 线性回归【中图分类号】G633.6 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2019）07-0134-021.研究背景简介在统计学中，对事物之间的相关关系的分析几乎是研究任意一组变量时的首要步骤。通常情况下，我们不仅关心事物自身是
课程教育研究 2019年7期2019-03-26
- 一种估计高维协方差矩阵的新方法
分析中，当总体协方差矩阵未知时，需要用样本协方差矩阵的逆矩阵来代替判别函数中总体协方差矩阵的逆.另外，在协方差矩阵相等的相关检验中，一些传统的检验统计量要求样本协方差矩阵具有可逆性.但是在“大p小n”的情况下，样本协方差矩阵不可逆的概率为1.因此，一些专家尝试用其他方法进行假设检验，如修正似然比方法[1-4]；非参数方法等[5-6].从上述两个例子中，我们可以看到，在许多应用中，我们都需要样本协方差矩阵是可逆的.然而，在“大p小n”的情况下，传统的样本协方
山东师范大学学报（自然科学版） 2019年1期2019-03-21
- 浅谈随机变量的几种数字特征及其应用
学期望;方差;协方差;相关系数;投资组合一、随机变量几种数字特征及其关系随机变量常见的数字特征主要有数学期望、方差、相关系数和协方差等，本文以离散型随机变量为例简单介绍几种常见的随机变量数字特征。（一）数学期望关于一般离散型随机变量数学期望定义为，假设X为一般离散型随机变量，它的取值为x1， x2， x3， …对应的概率分别为p1， p2， p3， …如果∑ k=1∞ xk pk，∑ k=1∞ |xk| pk两个无穷求和分别为有限数，则称为随机变量X的
神州·上旬刊 2019年1期2019-02-06
- 基于协方差理论的非关联轨道动态关联算法
算法。采用基于协方差理论关联算法可以提高短弧段雷达观测数据和稀疏可见期数据的关联水平。该计算方法旨在解决UCTs自动关联问题，建立一个更完整的空间对象编目库。基于协方差的轨道关联动态算法是基于轨道不确定性协方差的动态算法，利用轨道数据的协方差信息生成完整的轨道状态和误差分布函数，并用于统计关联轨道。如果协方差准确表示实际轨道误差分布，那么这个算法是最优的、最大化的概率关联。协方差矩阵可以更有效统计和自动方式关联UCTs。基于协方差的关联已经在精密轨道摄动的
中国空间科学技术 2018年6期2019-01-21
- 基于先验信息的协方差矩阵重构抗干扰算法*
一般是通过采样协方差矩阵来实现对回波信号的处理，但是在实际应用中的许多场合，由于训练样本中通常含有期望信号成分或者样本数较少，往往导致自适应波束形成的性能变差。这是因为期望信号和干扰同时存在时，当采样快拍数较少时，依据采样数据得到的协方差矩阵与真实干扰噪声协方差矩阵存在误差，因此，无法直接应用到求解最优权矢量的计算当中，若继续使用，带来的结果就是天线输出性能的严重损失。为了获得更为准确的自适应权矢量[7-8]，提高波束形成器的输出性能，本文提出了一种基于干
火力与指挥控制 2018年9期2018-10-16
- 基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法
与段之间均值与协方差函数是否相等进行假设检验，若有一个假设不成立则原时间序列就为非平稳的。需要进行多个假设检验，若每一个检验犯第一类错误的概率为α，则各段均值与自协方差函数都相等的假设累计犯第一类错误的概率均会超过α，即由于样本的随机性会使得各段序列均值与自协方差函数被误判为不全相等的概率均会超过α，从而使平稳时间序列被误判为非平稳的概率增大，降低了分段检验的可信度。Tukey于1951年提出的Tukey法[8]是解决多个水平均值中两两均值相等的检验同时发
统计与决策 2018年16期2018-09-21
- 投资组合中协方差阵的估计和预测
0025）引言协方差阵在实际生活中有着广泛的应用，尤其是在资产组合及风险管理中，其扮演着不可替代的角色。协方差阵的估计方法大都是基于低频数据的。近年来，高频数据越来越容易获得，较低频数据而言，其包含了更加丰富的信息。高频数据的信息量更高，但抽样频率提高的同时会带来微观噪声影响越来越大的问题。由于短期内的价格波动等因素，资产收益率可能出现幅度较大的变化，数据呈现跳跃状态，该跳跃对高频数据协方差阵估计带来更多难题。信息技术的发展促使更多高频交易场景以及更高频率
经济研究导刊 2018年24期2018-09-18
- 造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模
,采用平方指数协方差函数、线性协方差函数、周期性协方差函数以及这 3种协方差函数的组合函数构建了7种协方差函数的高斯过程回归(GPR)模型对出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)浓度进行回归预测,并与3种线性回归模型和ANN模型进行对比.1 方法原理1.1 GPR建模原理GPR是一种非参数回归方法,该方法将一个未知的目标变量通过一个或多个已知的输入变量的状态函数来表示.参数回归方法如上述的MLR、PCR等用指定的函数替换训练数据,并对其参数进行调
中国环境科学 2018年7期2018-07-30
- 基于子集重采样的高维资产组合的构建
型依赖资产间的协方差阵，当资产的维度较高尤其资产的维度大于样本容量时，协方差阵的估计将面临维数诅咒等问题，协方差阵的估计效果较差，从而影响到组合效果。为了解决协方差阵估计所面临的维数诅咒问题，有学者提出了一些方法来估计大维金融资产的协方差阵。Cai和Zhou（2012），Cai和Liu（2011）等将门限方法应用到高维协方差阵的估计中，将一些元素压缩为0来解决维数诅咒问题[1~2]；Fan和Lv（2008）以及Fan和Liao等（2011）将因子分析法应用
经济研究导刊 2018年19期2018-07-24
- 基于高频数据的大维金融协方差阵的估计与应用
于不同资产间的协方差阵，协方差阵的估计效果直接影响到资产的权重，一般而言，协方差阵的估计效果越好，构建的投资组合越合理。但是，当今社会是信息爆炸的时代，随着数据可获得性的提高，很多金融机构便面临的是大规模高维度的金融资产，鉴于维数诅咒以及市场噪声的影响，如何估计大维资产的协方差阵是统计领域中一大难题。近年来，就大维协方差阵的估计问题已经引起了一些学者的关注，取得了许多研究成果，有关大维协方差阵估计方法是基于低频数据的，但是基于低频数据估计的协方差阵并不理想
统计与决策 2018年5期2018-04-08
- 概率论中有关协方差计算的教学探讨
王晓【摘要】协方差作为概率论的一个基本概念，描述两个随机变量之间的关系.它的计算是概率论中的难点、重点，特别是连续型随机变量协方差的计算，因牵扯二重积分，学生在学习过程中，普遍存在很多困难，难于掌握.针对几类特殊的连续型随机变量的协方差计算，本文给出简洁的计算公式，不仅提高计算的准确率，而且减少了计算量，同时促进概率论课程的教学质量的提高.【关键词】协方差；计算公式；对称区域；独立一、引 言协方差作为概率论的一个基本概念，描述两个随机变量之間协同变化的关系
数学学习与研究 2018年3期2018-03-14
- 高维厚尾金融数据协方差阵的统计估计及应用
何估计高维资产协方差阵的研究并不多见，协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着重要角色，如何估计高维金融数据的协方差阵已是统计领域中越来越重要的亟待解决的问题。近年来，已有很多学者对高维协方差阵的估计问题进行了研究；Fan等不仅提出了基于因子结构的协方差阵估计方法，还提出了基于主成分分析的高维协方差阵估计方法[3-4]；Cai和Zhou、Cai和Liu提出了基于门限函数的稀疏协方差阵估计方法[5-6]；Wu和Pourahmadi[7]、Li和Wang等[8]将
统计与信息论坛 2018年2期2018-03-06
- 基于极大似然估计的新息自适应滤波算法
声和量测噪声的协方差阵后，噪声协方差阵就一直作为常值参与滤波递推过程。但在实际应用中，噪声统计信息通常难以准确获取，而且其统计特性受环境温度、载体机动等外界因素影响会发生变化[1,2]。此时，常规卡尔曼滤波并不能根据外部量测数据来修正其噪声参数，使得估计误差不断积累，导致滤波精度下降，甚至引起滤波发散[3,4]。近年来，为了解决常规卡尔曼滤波在噪声统计信息未知或者时变情况下存在的问题，相继提出了各种自适应滤波算法，主要包括基于极大后验估计的Sage-Hus
传感器与微系统 2018年1期2018-01-24
- 基于干扰协方差矩阵重构的自适应波束形成
郑昱基于干扰协方差矩阵重构的自适应波束形成文/程院兵 郑昱针对传统基于采样协方差矩阵的自适应波束形成在样本数少、训练数据中存在期望信号等条件下，干扰抑制性能严重下降问题，提出一种基于干扰协方差矩阵重构的自适应波束形成算法。该算法采用自适应谱估计回波空间谱，从角度维将空间谱分为期望信号区域和干扰区域，通过对干扰信号区域积分重构干扰协方差矩阵。与传统方法相比，该算法可避免训练数据中包含期望信号，且利用自适应谱估计提高干扰空间谱的估计精度，从而提高干扰协方差矩
电子技术与软件工程 2017年14期2017-09-08
- 相关变量随机数序列产生方法∗
的研究表明:在协方差矩阵满足正定条件时,可以采用Cholesky分解方法产生多维相关随机变量.本文首先对产生多维相关随机变量的理论公式进行了推导,发现采用Cholesky分解并不是产生多维相关随机变量的唯一方法,其他的矩阵分解方法只要能满足协方差矩阵的分解条件,同样可以用来产生多维相关随机变量.同时给出了采用协方差矩阵、相对协方差矩阵和相关系数矩阵产生多维随机变量的公式,以方便以后使用.在此基础上,利用一个简单测试题和Jacobi矩阵分解方法对上述理论进行
物理学报 2017年16期2017-09-07
- 两种协方差估计方法的性能比较
0876）两种协方差估计方法的性能比较陈永彬，别志松（北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876）干扰抑制合并（IRC）是一种能有效应对小区间同频干扰的算法。与最大比合并（MRC）不同，IRC能根据干扰的统计特性来抑制干扰。实现IRC算法的关键有两方面，而对干扰噪声的协方差矩阵的估计是其中之一。在接收信号的处理中加入对干扰噪声协方差的考虑，可以有效的抑制干扰，提高系统性能。干扰噪声的协方差估计有两种方法，一种是通过导频信号估计，另一种是接受信号协方
软件 2016年11期2016-12-15
- 带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器
感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器王军，高媛*，冉陈键(黑龙江大学电子工程学院 哈尔滨 150080)为了处理带观测滞后多传感器系统的融合估计问题，引入了局部次优递推Kalman滤波器，利用改进的协方差交叉融合算法，提出了改进协方差交叉融合Kalman滤波算法。它可以避免由互协方差计算引起的较大计算负担，并可以处理互协方差未知系统的融合问题。与传统协方差交叉融合Kalman滤波器相比有更高的鲁棒精度，改进的协方差交叉融合器的精度高于每个局部传感
黑龙江大学工程学报 2016年2期2016-11-08
- 基于流动性调整的高频协方差阵的估计及其应用研究
动性调整的高频协方差阵的估计及其应用研究刘丽萍1,马 丹2（1.贵州财经大学数学与统计学院，贵州贵阳，550025；2.西南财经大学统计学院，四川成都，610071）金融资产交易往往不具有时间的一致性，采用高频数据估计协方差阵时需要避免由于异步交易导致的“Epps”效应。常用的时间刷新技术能够解决异步交易问题，但随着资产数量增加，样本量会迅速减少。本文介绍了基于流动性调整的双频协方差阵估计方法（RnBTSCOV），该方法可减少数据量的损失，在不对参数施加任
管理工程学报 2016年2期2016-10-13
- 基于改进协方差控制的传感器管理算法*
18）基于改进协方差控制的传感器管理算法*吕鹏飞，彭冬亮，左燕，谷雨（杭州电子科技大学，杭州310018）针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大，以及传感器切换频繁的问题，提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求，以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考，结合量纲变换和特征值求取，为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值
火力与指挥控制 2016年7期2016-08-18
- 基于二次判别分析法颜色识别研究
采样数据构成的协方差矩阵的差异做判别分析。通过实验验证，该算法能够有效提升识别效率。关键词：图像识别；协方差；二次判别分析法；直方图匹配现实生活中，高血压、血脂稠、糖尿病等疾病患者越来越多，而这些疾病都可以通过尿液检测判断病情，但是市场上使用人工比对试纸或者传感器的方法不仅成本高，而且效率极低，不同人的眼睛由于视力等因素的影响，观察的误差也非常大，测试有很大的局限性，并且对于老年痴呆和小孩子等这类病人尿液采样也是一件不容易的事情。因此找到一种能够快速、经济
科技风 2016年18期2016-07-05
- 基于稀疏矩阵变换降维的高光谱图像目标探测算法
算法。首先基于协方差的约束最大似然估计,对高光谱数据进行稀疏矩阵变换,对降低维度后的数据结合经典的点目标检测算法,实现高光谱数据中的目标探测。在真实测试数据上,对算法进行了测试,可达到提高检测速度和检测效率的目的。关键词高光谱图像; 目标探测; 稀疏矩阵变换(SMT); 协方差; 最大似然估计Hyperspectral Target Detection Algorithms Based on Sparse Matrix TransformZHOU XinT
计算机与数字工程 2016年1期2016-04-08
- 确定采样型非线性滤波器的研究现状与发展趋势*
确定型采样; 协方差; 确定采样Research Status and Development of Deterministic Sampling Nonlinear FiltersLIU Wei1YANG Zhiyong2CONG Yuancai2LIU Qunjie2KANG Yuhang2(1. The Office Equipment, No. 91980 Troops of PLA, Yantai264000) (2. Naval Aeronau
舰船电子工程 2016年1期2016-04-08
- 58Ni(n,p)实验数据及协方差数据评价
p)实验数据及协方差数据评价朱登雷， 王庭太(中原工学院， 郑州 450007)摘要：对58Ni(n, p)反应道的实验数据进行了收集、分析和评价，给出了20 MeV以下的实验数据评价截面和协方差矩阵,为最终给出推荐的58Ni(n, p)截面数据和高可信度的协方差数据提供了基础。关键词：核数据；评价；截面；协方差随着原子核物理的发展，以及核理论在工程中的应用，核数据评价越来越引起人们的重视。但是由于实验条件的限制，往往很难给出整个能区的实验数据，在某些能区
中原工学院学报 2015年1期2016-01-20
- 基于关节信息和极限学习机的人体动作识别
极限学习机； 协方差； 方向位移直方图中图分类号： TN710?34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）10?0055?060 引 言人体动作识别是计算机视觉研究中的一个分支，被广泛地应用于人机互动、交互式娱乐等多个领域。基于关节信息的运动轨迹记录是常用的高级记录方法之一，其中运动轨迹是指随时间变化的关节路径。人体运动相关研究的第一个问题是运动数据的采集，常用的方法[1]有机械式的运动捕获，基于电磁系统的运动捕获
现代电子技术 2015年10期2015-05-29
- Co-channel interference rejection for MIMO-OFDM systems
信道矩阵和干扰协方差矩阵估计方法,并设计了迭代求解算法．利用所估计的信道矩阵和干扰协方差矩阵,采用IRC接收机完成同信道干扰的抑制．利用干扰协方差阵的共轭对称与半正定等特性,提出2种干扰协方差矩阵的处理方案以提高其估计精度．第1种方案将每个子载波上干扰协方差矩阵表征为一系列时域矩阵之和,第2种方案将每个子载波上的干扰协方差矩阵用低阶模型来建模,其中模型阶数通过最小描述长度算法估计．仿真结果表明了所提方案的有效性．信道估计;干扰协方差估计;干扰抑制;IRC接
Journal of Southeast University(English Edition) 2015年2期2015-05-08
- 一种基于协方差矩阵的MU-MIMO干扰消除算法研究*
：2 一种基于协方差矩阵估计的IRC算法LTE-A系统中，现阶段有两种估计协方差矩阵的方法：一种是基于数据信号的协方差矩阵估计，另一种是基于参考信号的协方差矩阵估计。下面分别对这两种方案进行介绍。2.1 基于数据信号的协方差矩阵估计一般情况下，干扰信号与噪声是不相关的，故接收数据信号的自相关矩阵可以表示为：文献[5]中，给出了联合时、频域的Ryy的计算表达式：式中，L为时域OFDM符号的个数，B为频域子载波的个数，y(k，l)为第k个子载波、第l个 OFD
电子技术应用 2015年12期2015-02-21
- 雷达组网多传感器选择快速启发式算法
于信息论和基于协方差控制[5-7]的传感器管理方法。但是由于组网中传感器数目的增加，带来传感器选择算法计算量过大的问题。于是便有了贪婪算法[5]的提出，但是该算法对传感器的选取过于保守，导致频繁选择了精度过高的传感器。本文提出了一种快速多传感器选择算法。本方法以控制协方差水平的思想对传感器进行管理，在线通过每次选取期望最接近期望增益的传感器形成探测某目标的传感器组合，在满足目标跟踪精度的前提下，减少了算法的计算量。1 系统模型目标的运动方程和量测方程为X(
杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2014年2期2014-12-02
- 基于积分协方差矩阵的粒子滤波目标跟踪
空间位置分布的协方差矩阵来表征目标，该特征不含特征点数量和顺序信息，对目标旋转、尺度变化及光线变化都具有较强适应性［3］。跟踪在实际应用中的另一个重要问题是计算的实时性，为了提高计算效率，本文在粒子滤波的框架下引入积分图的概念，用协方差矩阵表征目标，实现对目标的跟踪。2 协方差区域描述子协方差区域描述子的表征如图1所示，令I为图像帧，从I中提取一个大小为W×H×d维的特征图像:其中，Φ表示任意一种映射，N=W×H，区域R用d×d维的协方差矩阵表示［4］:其
激光与红外 2014年12期2014-03-29
- 基于网格剖分的协方差交集融合新算法❋
献［2］方法（协方差交集融合1误差椭圆）与本文方法（协方差交集融合2误差椭圆）的融合误差椭圆如图1所示。2所示。从图中可以看出，航迹点1与航迹点2误差椭圆差不多时，本文方法的均值与航迹点1与航迹点2均值的平均值接近，误差椭圆能很好逼近航迹点1与航迹点2的协方差椭圆的交集。当两局部航迹噪声完全相关，噪声分布在真实航迹两边，经50次蒙特卡罗仿真统计协方差凸组合融合、文献［2］的协方差交集融合、网格剖分的协方差交集融合方法（网格步长5 m）的均方根融合误差，如图
电讯技术 2013年5期2013-02-25
- 协方差函数的选择对GPS高程拟合精度的影响*
210098)协方差函数的选择对GPS高程拟合精度的影响*李成仁 岳东杰 金保平(河海大学测绘科学与工程系，南京 210098)阐述最小二乘配置的原理，给出先验方差协方差估计方法，通过实例分析了采用最小二乘配置法的有效性，比较了不同协方差函数对拟合精度的影响及拟合点的分布对协方差函数、拟合结果的影响。模型误差;最小二乘配置;协方差函数;GPS高程拟合;拟合精度1 引言在工程测量领域，最常用的高程异常拟合方法是数学曲面拟合法，然而常规方法只是拟合出与高程异常
大地测量与地球动力学 2012年2期2012-11-14
- 多维超几何分布协方差阵的简单求法①
，…，Xk)的协方差阵，但以往的求法需要用到混合阶乘矩和有限差算子等不常用的概念和方法.本文利用初等的方法，非常简便地求出了多维超几何分布的协方差阵.1 协方差阵的简单求法引理1［1］若(X1，X2，…，Xk)是多维超几何分布，(Xi1，Xi2，…，Xik)是其中任意t(1≤t≤k)个分量，则(Xi1，Xi2，…，Xit)服从超几何分布.引理2［2］Xi服从超几何分布，那么引理3 设随机向量(Xi，Xj)服从二维超几何分布，即则证明 不失一般性，取i=1，
佳木斯大学学报（自然科学版） 2012年6期2012-08-21
- 基于高频数据的赋权已实现极差β估计量的构建
赋权已实现极差协方差来度量市场收益的方差和股票收益与市场收益的协方差，构建赋权已实现极差β估计量，对系统风险系数β进行研究。1 已实现极差方差和已实现极差协方差1.1 已实现极差方差Christensen和Podolskij[13]提出了基于高频数据的已实现极差方差估计量。采用已实现极差方差来估计金融资产收益的方差，其优点在于这种方法能够充分利用高频数据的日内信息，计算简便。其中，T为研究跨度天数，N为在[t-1,t]时间段内等时间间隔的采样次数。Δ=1/
统计与决策 2012年9期2012-07-25
- 普通克立格方法的奇异性问题研究
程为其中C表示协方差阵;λ表示权系数向量;θ表示方程式(6)右边的协方差向量。权系数向量可由以下方程得到:相应的普通克立格方差可表述如下:1 普通克立格方法的奇异性分析1.1 协方差函数的严格正定要求我们可以很容易从方程(6)得出如下结论:普通克立格方程有唯一解的充要条件，是协方差矩阵为正定阵。也就是说，其协方差函数必须是严格正定的［1］。如果协方差矩阵不是正定阵，则协方差矩阵的行列式就可能为零或趋近为零，这就是所谓的普通克立格方程的奇异性问题，其结果将导
物探化探计算技术 2011年5期2011-01-12