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稀疏偏差补偿最小平均对数算法
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作者 王学成 张佳庚 马文涛 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期413-419,共7页
针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,... 针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,采用互相关熵诱导维度作为稀疏惩罚约束条件,优化偏差补偿LMLS算法.仿真结果表明,所提算法对于含噪输入信号下的稀疏系统参数辨识具有高稳态精度. 展开更多
关键词 稀疏系统辨识 偏差补偿 最小平均对数 互相关熵诱导维度(CIM) 含噪输入信号
基于CIM的偏差补偿稀疏NLMAD算法研究 预览
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作者 马占军 张佳庚 +1 位作者 马文涛 桂冠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2736-2740,共5页
针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NL... 针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NLMAD算法来有效解决由于输入噪声导致的估计偏差问题;考虑到稀疏系统辨识问题,将CIM作为稀疏约束惩罚项引入到偏差补偿NLMAD算法提出了新的稀疏自适应滤波算法——CIMBCNLMAD算法。将所提算法应用于输入和输出均含有噪声的稀疏系统辨识和回声干扰抵消场景中,实验表明CIMBCNLMAD算法的稳态性能优于其他自适应滤波算法,说明该方法具有较强的鲁棒性且可应用于工程实践。 展开更多
关键词 偏差补偿 稀疏系统辨识 互相关熵诱导的维度(CCIM) NLMAD算法 脉冲噪声
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Distributed bias-compensated normalized least-mean squares algorithms with noisy input
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作者 Lu FAN Lijuan JIA +1 位作者 Ran TAO Yue WANG 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI CSCD 2018年第11期189-203,共15页
In this paper,we study the problem of distributed normalized least-mean squares (NLMS)estimation over multi-agent networks,where all nodes collaborate to estimate a common parameter of interest. We consider the situat... In this paper,we study the problem of distributed normalized least-mean squares (NLMS)estimation over multi-agent networks,where all nodes collaborate to estimate a common parameter of interest. We consider the situations that all nodes in the network are corrupted by both input and output noise.This yields into biased estimates by the distributed NLMS algorithms.In our analysis,we take all the noise into consideration and prove that the bias is dependent on the input noise variance.Therefore,we propose a bias compensation method to remove the noise-induced bias from the estimated results.In our development,we first assume that the variances of the input noise are known a priori and develop a series of distributed-based bias-compensated NLMS (BCNLMS)methods.Under various practical scenarios,the input noise variance is usually unknown a priori,therefore it is necessary to first estimate for its value before bias removal.Thus,we develop a real-time estimation method for the input noise variance,which overcomes the unknown property of this noise.Moreover,we perform some main analysis results of the proposed distributed BCNLMS algorithms.Furthermore,we illustrate the performance of the proposed distributed bias compensation method via graphical simulation results. 展开更多
关键词 DISTRIBUTED parameter estimation normalized least-mean SQUARES bias-compensated ALGORITHMS
多无人机编队异常检测的偏差补偿估计 预览
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作者 王建宏 许莺 +1 位作者 熊朝华 徐欣 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第29期87-94,共8页
为避免多假设检验及概率不等式的复杂性,采用数据驱动的检测法,无需无人机的先验结构信息,仅利用无人机模型的输入-输出观测数据序列来实现多无人机编队的异常检测。对于各架无人机的非线性未知关系式,利用可无限逼近的基函数簇将原非... 为避免多假设检验及概率不等式的复杂性,采用数据驱动的检测法,无需无人机的先验结构信息,仅利用无人机模型的输入-输出观测数据序列来实现多无人机编队的异常检测。对于各架无人机的非线性未知关系式,利用可无限逼近的基函数簇将原非线性未知关系式展开,将其表示成回归矢量与参数矢量的线性回归形式。采用最小二乘法求解参数估计矢量,再通过残差来设计异常检测器。当非线性关系式中仅包含有输入量时,通过最小二乘法得到的残差异常检测器可达到较好的性能。当非线性关系式中同时包含有输入和输出量时,由最小二乘法得到参数估计矢量是有偏估计,此有偏估计势必会影响最终的残差异常检测器。因此在有偏参数估计矢量中添加偏差补偿项,使之成为无偏估计矢量;并推导此偏差补偿项的表示形式,证明添加此偏差补偿项后的无偏性,提出替换偏差补偿项中某矩阵的构造方法。最后用仿真算例验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机编队 异常检测 非线性辨识 偏差补偿估计
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含未知参数的自校正融合Kalman滤波器及其收敛性 预览 被引量:8
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作者 陶贵丽 邓自立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期 109-119,共11页
对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用... 对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用,对带有色和白色观测噪声的多传感器多维自回归(Autoregressive,AR)信号,分别提出了AR信号模型参数估计的多维和多重偏差补偿递推最小二乘(Bias compensated recursive least—squares,BCRLS)算法,证明了两种算法的等价性,并且用DESA方法证明了它们的收敛性.在此基础上提出了AR信号的自校正融合Kalman滤波器,它具有渐近最优性.仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多传感器信息融合 自校正融合 偏差补偿最小二乘法 收敛性 动态误差系统分析方法 KALMAN滤波器
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多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性 预览 被引量:5
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作者 邓自立 徐慧勤 张明波 《科学技术与工程》 2010年第2期 360-365,共6页
对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿... 对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多变量(AR)信号 参数估计 偏差补偿递推最小二乘法 收敛性 强一致性 动态误差系统分析方法
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