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相似文献
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1.
近年来,对纵向数据分析中回归均值和协方差矩阵同时进行建模研究得到越来越多的关注.为满足协方差矩阵的正定性约束,文献中常考虑对其逆矩阵进行某种分解.本文使用一种Cholesky分解方法对协方差矩阵本身进行分解,得到的参数没有取值限制且有着明确的统计意义.具体地,分解后的参数可以视为滑动平均序列的系数和对数更新方差,且在整个实轴上取值无限制.考虑到模型的稳健性和推断的有效性,提出了一种对回归均值和协方差矩阵同时进行半参数建模的方法,并利用广义估计方程和B样条给出了半参数模型的估计方法,得到了参数部分估计的渐近正态性以及非参数部分估计的最优收敛速度.最后通过模拟和实例分析对所提方法进行了数值研究.  相似文献   

2.
由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非精确等问题,提出了一种L1范数最小化方法来有效估计高维逆协方差矩阵即精确矩阵.当总体分布满足指数类型条件或者多项式类型条件时,所提估计方法在各种范数下的收敛速率优于其他现存的方法.经分析验证,所提方法为凸优化问题,可采用交替方向乘子算法来解决.之后通过R语言在模拟数据和实际数据下进行仿真分析,并与Glasso方法对比逆协方差的估计性能和图恢复性能,结果表明所提估计方法准确率高、计算成本低.最后,将所提估计方法用来分析白血病数据集,并运用聚类分析对白血病人进行分类.  相似文献   

3.
为研究医学纵向数据建模方法,结合纵向数据的特点及统计分析理论、提出基于混合效应模型的动态建模方法.针对多维医学纵向数据的非平衡性,当结果变量个数不多时,采用共同混合效应模型进行分析.当结果变量较多时,协方差矩阵的估计会变得困难,这时采用随机结伴方法对所得到的若干个二元模型分别拟合,通过求均值得到固定效应及协方差矩阵的估计,实验证明这种动态建模分析方法是有效可行的.  相似文献   

4.
拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然的估计方法,给出了参数估计的信息相合性,最后通过模拟研究和实际数据分析来验证所提的方法。  相似文献   

5.
郭杰  郭淑妹 《河南科学》2018,(3):297-301
充分挖掘观测量的信息,利用矩阵变换将随机模型的方差-协方差分量估计转化为函数模型的均值参数的估计,借助最小二乘理论得到方差-协方差的最小二乘估计.进一步通过矩阵的正交变换引入等效平差因子,然后通过二次型定理提出了基于等效平差因子的方差-协方差分量估计的新方法.算例表明,基于等效平差因子的方差分量估计的效果要优于最小二乘方差分量估计.  相似文献   

6.
含异常值的数据和高维数据越来越频繁地出现,对现有的稳健估计和多元线性回归估计方法提出了挑战。传统的多元线性回归模型估计对异常值非常敏感,基于MCD估计方法的多元线性回归估计对异常值有一定的抵御作用。但随着数据维数的增加,MCD估计的精度不断降低,稳健性也随之降低,且当数据维数大于样本量时MCD估计方法失效。因此,本文利用MRCD的均值向量和协方差矩阵估计,提出了基于MRCD估计方法的高维稳健多元线性回归模型估计。数值模拟的结果表明,基于MRCD估计方法的多元线性回归模型估计能很好地抵御异常值,且在数据维数大于样本量的情况下,基于MRCD估计方法的多元线性回归估计更为有效。实证分析的结果表明,基于MRCD方法的多元线性回归估计能更好地抵御异常值并得到更好的预测效果。  相似文献   

7.
基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。  相似文献   

8.
提出一种新的Markov递推算法,该算法主要是基于过程噪声的离散小波变换的协方差矩阵及其Cholesky分解因子具有特殊稀疏带状结构的事实,利用模型输出误差的小波变换在线估计出其协方差矩阵及其Cholesky分解因子Lcw,进而利用Lew对数据进行白色化处理。数值仿真验证了所提算法是可行的。  相似文献   

9.
为解决PCA(Principal Component Analysis)因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子空间估计问题.首先根据大量历史数据运用PCA离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征子空间矩阵库,当在线检测到系统存在异常情况时,由于受一定的环境影响只能得到小样本故障数据,利用本文方法可估计出小样本数据的特征子空间矩阵;然后通过对比特征子空间与故障模式特征子空间的相似性,完成故障诊断.最后通过仿真验证了此方法的可行性和有效性.  相似文献   

10.
本文提出了一种最大似然估计方法,可对一般非线性模型中服从正态分布的随机参数的均值、协方差矩阵及其在各观测时刻的取值进行合理的估计。  相似文献   

11.
针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向(DOA)估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.   相似文献   

12.
针对复杂电磁干扰背景下相干信源的二维波达方向快速估计问题,从减小协方差矩阵计算量角度,提出了一种新的单次快拍二维ESPRIT算法(SS-ESPRIT). 该算法仅用一次快拍数据构造4个等效的协方差矩阵,进一步构造扩展的等效协方差矩阵,通过对其一次特征分解,即可实现完全解相干和二维波达方向估计. 为进一步提升该算法估计性能,提出了同相位数据叠加的对策. 数值仿真验证了SS-ESPRIT算法在提升实时性的同时,不会造成估计性能的下降,仅利用一次快拍数据的该算法估计性能优于快拍数为50次的空域平滑波达方向矩阵算法(DOAM),且接近快拍数为100次的DOAM算法,叠加8次同相数据后的该算法性能明显优于200次快拍的DOAM算法. 结果表明新算法适用于小数据样本估计或对实时性要求高的应用背景.   相似文献   

13.
弹道跟踪测量过程中,由于环境的复杂性和测量机制自身的问题,测量数据不可避免存在异常值等.传统的加权观测融合估计算法往往直接对来自各个传感器的测量数据进行处理,忽略了数据质量问题对滤波精度的影响.为解决此问题,在加权观测融合算法的基础上引入抗差估计理论,根据观测融合值与融合预测值,计算测量融合残差向量、抗差权重因子和融合观测向量等价协方差阵,实现了异常值的实时分离与修正,解决了融合过程中由于测量数据存在污染导致弹道数据处理精度下降的问题.同时引入平方根滤波思想,避免了常规UKF中误差协方差矩阵非正值引起的滤波散度问题.仿真结果表明该算法估计精度高,计算负担小,能有效地减小测量误差对弹道定轨精度的影响.  相似文献   

14.
分布式状态估计系统通过将多个传感器状态融合以得到更精确的融合结果,当传感器之间的协方差未知时,常采用保守估计的策略,但结果精确度较差。为了在传感器之间互协方差未知时得到更精确的融合结果,引入了逆协方差交叉算法,将其与局部稳态Kalman滤波器相结合,提出逆协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器。它克服了协方差交叉融合(CI)算法保守的缺点,证明了ICI的精度高于CI的精度,并基于协方差椭圆给出ICI、CI和局部传感器精度的几何解释。通过两传感器系统的蒙特卡洛仿真例子表明,其实际精度相比于CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器更接近于带已知互协方差的最优融合器的精度。  相似文献   

15.
针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低,性能差等缺点,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇,同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先,采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计。然后,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子,为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性,采用多速率分层融合估计的精度更高,效果更明显。  相似文献   

16.
针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.  相似文献   

17.
针对空间信号的波达方向估计,提出了协方差矩阵重构测向算法。由数据协方差矩阵的特征分解求得信号特征值及其对应的信号特征向量,根据各个信号特征向量构造相应的子协方差矩阵,算法定义一个新协方差矩阵。从理论上证明了新协方差矩阵在信号相干时仍然满秩,新算法在解除信号相干性的同时没有造成阵列孔径的损失。与空间平滑类算法相比,估计同样相干信号数,新算法能节省更多阵元。仿真实验证实了新算法优越的分辨能力和估计性能。  相似文献   

18.
针对噪声协方差不确定情况下容积卡尔曼滤波解决非线性目标跟踪中存在的问题,提出了一种优化的自适应容积卡尔曼滤波.首先根据新息序列和残差序列导出的线性矩阵方程得到噪声的协方差,基于新息序列与残差序列的相关性,推导出一种新的过程噪声协方差Q估计方法;然后采用残差序列对测量噪声协方差进行估计,利用加权因子将当前的噪声协方差矩阵与估计值组合成为新的测量噪声协方差阵R,有效避免了不准确状态估计的局限性.仿真结果表明:在时变噪声协方差的条件下,所提出的自适应容积卡尔曼算法的跟踪精度明显提高.  相似文献   

19.
针对欠定波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.   相似文献   

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