一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

基于抗差EKF的机载单站无源定位算法

机载单站无源测向定位中,若观测值中存在异常误差,采用EKF算法会导致定位结果有偏。为增强算法抗差性,将抗差EKF算法引入到机载单站无源测向定位中。首先,建立了机载单站无源测向定位模型,依据标准化观测残差构建了抗差等价权矩阵,对异常观测进行降权处理。其次,针对抗差EKF算法效率低的特点,构建了卡方统计量,提出了基于卡方检验的抗差EKF定位算法,即先利用卡方检验判别出含异常误差的观测值,再调用抗差EKF算法进行定位解算。最后,通过在观测值中加入单个异常误差和连续异常误差,测试了算法对不同异常误差的抵抗能力。仿真表明,抗差EKF算法能较好地削弱异常误差对位置估值的影响,并且基于卡方检验的抗差EKF定位算法能提高定位的效率。     

递推最小二乘估计在林业中的应用

<正>本文试图将递推最小二乘估计引用于林业工作,以弥补林业上通行的最小二乘估计的不足,通过的阐释,并对所举两例计算的结果,说明了它既保持最小二乘估计的优良特性,又能在森林资源动态监测工作中充分发挥其特有作用。     

基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法

针对战场狙击手威胁日益增加的严峻现实,提出了一种基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法。利用空间上随意摆放的多个线性麦克风阵列,通过枪口激波到达各阵列阵元的时延差及方位角,利用总体最小二乘算法对狙击手位置进行估计;并同时可以得到狙击手的射击时间及环境声速。通过仿真证明算法具有较高的测量精度。     

自协方差总体最小二乘噪声估计算法

提出了一种自协方差总体最小二乘(ATLS)噪声估计算法,该算法在自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法基础上,采用总体最小二乘方法对自协方差线性方程组求解,使得算法具有更强的抗干扰能力,提高了算法的估计精度;并给出了算法的实现步骤。仿真实验表明在先验噪声偏差较大的情况下,ATLS噪声估计算法具有更高的估计精度。     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

基于只测向的机载单站定位技术

针对机载单站无源交叉定位技术中存在的虚假定位问题,提出一种新的关联方法.该算法先通过异面测向线距离进行测向粗关联,排除大部分虚假定位组合,减小运算量.再利用基于不变量的关联方法进行测向细关联,近一步排除虚假测向组合,提取出真实目标的测向线组合进行交叉定位.实验结果表明,文中算法可以满足三维空间下对目标准确、快速的定位需求.     

多元线性回归递推最小二乘估计的一种新形式

给出一种新型的多元线性回归模型参数的递推最小二乘估计,在很大程度上,新的方法改进了传统的最小二乘估计。     

基于平方根UKF的机载单站无源定位算法

介绍了基于多普勒频率变化率和波达角变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的基于平方根（uKF）算法．通过仿真与扩展卡尔曼滤波（EKF）和不敏卡尔曼滤波（UKF）算法进行了比较．结果表明,新算法比EKF算法精度高,与UKF算法相比,新算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性,同时具有更快的收敛速度．     

整体最小二乘参数估计的并行算法

基于递推最小二乘的逆ＱＲ分解方法,给出一种整体最小二乘参数估计的递推算法,并利用已获得的并行实现方法进行并行实现,最后给出了仿真结果．文中给出的并行计算方法使得在实际中应用整体最小二乘进行参数估计变得可行．     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

用于有限脉冲响应滤波的递归全局最小二乘快速算法

提出了一种新的递归全局最小二乘快速算法，其可用于递归计算自适应滤波问题的全局最小二乘解。在这个算法中，以增广数据矢量为优化搜索方向，其快速计算归结为新定义的增益矢量的快速计算。     

单站无源定位原理分析与研究

分析了卡尔曼滤波原理及其在非线性方程中的应用,同时提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间差和到达方向,实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.运用卡尔曼滤波器,该算法获得很好的定位效果.     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度(RSS)的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.     

RLS算法的改进性能分析

讨论了递归最小均方误差算法（RLS）的性能分析。对该算法误差的均值及方差都进行了研究,在平均原理基础上使用了更精确的算是方法,得到一种改进的性能分析方法,新的分析方法得到的理论值更接近模拟的结果,优于通常方法的结果,还利用新的分析方法讨论了基于RLS算法的稳定性。     

拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法

为了加快无源定位速度,提高定位精度和滤波算法的稳定性,提出一种基于拟蒙特卡罗自适应高斯粒子滤波的机载无源定位算法.利用拟蒙特卡罗积分技术优化采样粒子在状态空间中的分布特性,降低积分误差,提高滤波精度,并且根据预测粒子在状态空间中的分布情况实时自适应调整下一次滤波所需的粒子数,减少冗余粒子,在保证滤波精度的同时有效地提高了算法的运行效率.将所提算法应用于机载无源定位系统,仿真结果验证了该算法的有效性.