“方差估计”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果109824个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于噪残差和协方差匹配的动力定位系统噪声特性实时估计方法-CN201810169650.7有效
发明人：邓芳;杨化林 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2018-03-01 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于残差和协方差匹配的动力定位系统噪声特性实时估计方法，该方法包括：运用自适应无迹卡尔曼滤波实时在线估计系统过程噪声和测量噪声协方差矩阵，并进行船舶动力定位系统状态估计和滤波；自适应算法首先基于残差序列和开窗估计法，在线实时估计当前系统测量噪声协方差矩阵Rk；然后基于协方差匹配自适应算法和测量噪声协方差矩阵估计值通过检测系统滤波是否发散，在线更新系统过程噪声协方差矩阵本方法能快速跟踪环境和运行状态变化，在线实时估计出动力定位系统过程和测量噪声协方差矩阵，从而提高系统状态估计滤波的精度和稳定性，且算法简单，计算量小。
一种基于噪残差和协方差匹配动力定位系统噪声特性实时估计方法

[发明专利]导向矢量和协方差矩阵联合迭代的稳健波束形成方法-CN201810361849.X有效
发明人：杨志伟;张攀;陈颖;许华健;王小强 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G01S7/28 文献下载
摘要：本发明公开了导向矢量和协方差矩阵联合迭代的稳健波束形成方法，解决自适应波束形成技术中期望信号导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵估计问题。实现过程为：利用阵列采集的雷达回波数据估计采样协方差矩阵；初始化期望信号导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵；建立凸优化方程估计期望信号导向矢量误差；更新导向矢量和协方差矩阵，交替迭代，直至得到导向矢量和协方差矩阵的最优估计本发明在波达角和阵列校准误差同时存在时，提高了期望信号导向矢量约束能力，从采样协方差矩阵准确剔除期望信号估计干扰加噪声协方差矩阵，避免期望信号‘自消’现象，可用于存在波达角和阵列校准误差下实现自适应波束形成
导向矢量和协方差矩阵联合稳健波束形成方法

[发明专利]基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法-CN201710204423.9有效
发明人：韩云峰;孙大军;张居成;郑翠娥;崔宏宇;王永恒;史春昊 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G01S5/18 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法。步骤一、得到当前时刻的状态估计和协方差估计；步骤二、获得估计量和估计方差；步骤三、计算得到与各声信标距离信息的估计值；步骤四、由估计方差得到估计区间；步骤五、判断距离信息量测值是否落在估计区间内，若在则继续更新计算
基于一步状态估计和协方差距离剔除方法

[发明专利]一种基于AR模型的迭代MMSE信道估计方法-CN202310712287.X在审
发明人：张娜;胡婉辰;蒋轶 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于OFDM通信技术领域，具体涉及基于AR模型的迭代MMSE信道估计方法。本发明首先根据导频处的信道估计利用AR建模求解信道在频域的自相关序列以及AR模型的估计误差方差，然后用该自相关序列构成托普利兹形式的协方差阵以及估计误差方差，进行信道的MMSE估计接着利用估计得到的信道再次进行AR建模，更新协方差阵和估计误差的方差，并再次求解MMSE信道估计，如此迭代地进行，直至噪声功率收敛，得到最终的估计信道。
一种基于 ar 模型 mmse 信道估计方法

[发明专利]基于QKF‑MMF的多传感器量化融合方法-CN201410520613.8有效
发明人：葛泉波;李超;马金艳;邵腾 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于QKF‑MMF的多传感器量化融合方法，本发明包括该发明包括系统建模；计算基于强跟踪量化卡尔曼滤波和基于变分贝叶斯自适应量化卡尔曼滤波的局部量化估计误差协方差和估计误差互协方差；通过基于多方法融合的量化卡尔曼滤波方法计算量化融合估计误差互协方差；采用贯序融合方法计算最终融合估计和相应的估计误差协方差。该发明不仅具有强跟踪和动态估计观测噪声未知方差的能力，还能够有效地融合多个传感器的局部量化估计值，提高了信息的估计精确度，同时具有较好的计算性和扩展性。因此，通过该方法可以准确地估计出任意时刻的目标运动状态，以实现目标跟踪。
基于 qkf mmf 传感器量化融合方法

[发明专利]一种新型交互式多模型状态估计方法及系统-CN202211152137.X在审
发明人：侯佳欣;王黎明;边少峰;李厚朴;李龙梅;李成县;武曙光;赵永辉;欧阳继能;陈晨;叶彤;焦晨晨 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型交互式多模型状态估计方法及系统，包括以下步骤：建立跟踪目标的运动状态模型和运动状态量测模型；根据运动状态模型，输入条件模型的目标先验状态，并结合滤波器的模型概率得到混合状态估计和混合误差协方差估计；将混合状态估计、混合误差协方差估计作为无迹卡尔曼滤波的初始输入信号对模型状态、模型误差协方差进行更新，输出更新后的模型状态和模型误差协方差；利用似然函数对模型概率进行更新，输出更新后的模型概率；根据更新后的模型状态、模型误差协方差以及模型概率，得到全局最优状态估计均值和全局状态估计协方差。本发明通过交互式多模型高阶无迹卡尔曼滤波算法，从而在复杂环境中实现准确估计的目的。
一种新型交互式模型状态估计方法系统

[发明专利]基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法-CN201710529603.4有效
发明人：吴亿锋;宋婷;郭明明 -专利权人：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所
申请日： 2017-07-02 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理技术领域，具体提供了一种基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，用于空时自适应处理时杂波协方差矩阵的估计，首先通过滑窗方式在待处理单元附近取出原始的样本，然后估计每个样本的二阶统计量，接着，根据待处理单元与原始样本二阶统计量估计待处理单元与原始样本的相似度，在估计待处理单元协方差矩阵的时候，在每个训练样本前加上相似度的权值，如果某样本与待处理单元比较相似，则在估计待处理单元协方差矩阵的时候该训练样本所占比重较大，从而提高待处理单元杂波协方差矩阵估计的精度；该方法可以较精确地估计待处理单元的协方差矩阵，提高机载雷达的探测性能。
基于统计相似协方差矩阵估计方法

[发明专利]基于秩一降维模型和矩阵补全的波达方向估计方法-CN201910516082.8有效
发明人：朱圣棋;房云飞;王如杰;刘婧;曾操;王磊;王博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于秩一降维模型和矩阵补全的波达方向估计方法，该方法的具体步骤为：建立雷达的接收信号模型，确定接收信号的测量矩阵，进而得到估计信号协方差矩阵；根据接收信号的测量矩阵，构造基于秩一降维模型的信号协方差矩阵；根据降维的信号协方差矩阵和估计信号协方差矩阵，得到全信号协方差矩阵；通过矩阵补全理论，得到无噪声信号协方差矩阵；对无噪声信号协方差矩阵进行稀疏重构，得到稀疏重构信号矢量；根据稀疏重构信号矢量，采用交替网格优化算法估计目标信源的波达方向本发明可显著提高多目标和密集信源的波达方向估计性能。
基于秩一降维模型矩阵方向估计方法

[发明专利]基于极大似然重采样的自适应波束形成方法-CN201811069841.2有效
发明人：侯煜冠;高荷福;陈迪;孙晓宇;毛兴鹏 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：本发明是计算接收信号的M个快拍采样数据的协方差矩阵；利用粒子滤波器及波束空间处理方法处理估计的协方差矩阵，得到估计的噪声加干扰协方差矩阵并计算矩阵对应的极大似然估计，选出h个较大的极大似然估计及对应的噪声加干扰协方差矩阵；将h个估计进行归一化，得到噪声加干扰协方差矩阵权值；将获得的估计的噪声加干扰协方差矩阵乘以噪声加干扰协方差矩阵权值进行加和，得到最终估计的结果并带入到波束形成权矢量的计算公式中，得到波束形成权矢量。
基于极大似然重采样自适应波束形成方法

[发明专利]一种多传感器多目标跟踪偏差估计方法-CN201610339299.2有效
发明人：周共健;谢青青 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2016-05-19 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G06F17/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种多传感器多目标跟踪偏差估计方法，包括还原步骤，还原本地传感器量测值us(k|k)及其协方差矩阵Us(k|k)；卡尔曼增益获取步骤，利用所获得的本地传感器量测值协方差矩阵获得卡尔曼增益Ws,k；偏差虚拟量测获取步骤，利用卡尔曼增益，获取偏差向量的虚拟量测融合偏差向量虚拟量测获得步骤，根据偏差向量的虚拟量测，获得融合偏差向量虚拟量测；偏差估计向量与偏差估计协方差矩阵获取步骤，根据偏差向量的虚拟量测融合偏差向量虚拟量测以及上一时刻的偏差估计向量及偏差估计协方差矩阵，获得偏差估计向量与偏差估计协方差矩阵。使用本发明的方法可以实现对偏差的有效估计。
一种传感器多目标跟踪偏差估计方法

[发明专利]一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法-CN201710735042.3有效
发明人：刘征宇;黎盼春;汤伟;武银行;王雪松 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2017-08-24 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，对于不同的锂电池，确定卡尔曼滤波离散状态空间模型后，利用自适应模糊卡尔曼滤波的方法估计SOC,其中以锂电池等效模型中的端电压的残差方差匹配度和残差均值作为模糊控制系统的输入，得到系统噪声方差和量测噪声方差的调整系数，从而对这两个方差经行调整。再把调整后的系统噪声方差和量测噪声方差代入到卡尔曼滤波算法中预估各时刻的SOC值。本发明可以精确的对动力锂电池荷点状态SOC经行估计，能解决现有估计方法存在的不能满足在线估计，累计误差大，发散，易受噪声影响等问题，估计精度高。
一种基于自适应模糊卡尔滤波锂电池 soc 估计方法

[发明专利]一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法-CN201710583939.9有效
发明人：段惠萍;殷允杰;张新月;梁瀚明;方俊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-18 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明属于阵列信号处理领域，提供一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，该方法：(1)通过Khatri‑Rao积建立低维度的协方差稀疏重构模型，对信号协方差矩阵上的主对角元素进行估计；(2)根据非零主对角元素位置扩展稀疏重构字典，再次利用稀疏重构算法估计信号协方差矩阵的非对角元素；(3)根据非对角元素更新稀疏重构模型，利用稀疏重构算法重新估计信号协方差矩阵的主对角元素；重复上述(2)、(3)，即可根据最终的信号协方差矩阵主对角线元素估计出信号的波达方向。本发明不仅能够充分利用特殊阵列几何分布带来的自由度，还能有效降低计算复杂度并获得良好的估计精度。
一种基于协方差维度稀疏相关相干信号方向估计方法

[发明专利]一种基于矩阵流形的稳健STAP协方差矩阵估计方法-CN201910892011.8有效
发明人：程永强;陈茜茜;王宏强;吴昊;杨政 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种基于矩阵流形的稳健STAP协方差矩阵估计方法，首先利用数据间的内在结构信息，根据STAP信号模型，计算每个训练单元的正定协方差矩阵；其次，将训练样本的协方差矩阵构建成矩阵流形，并将待检测单元杂波协方差矩阵估计转换成流形上的几何质心估计问题；最后，采用total Jesen Skew散度迭代求解几何质心，获得杂波协方差矩阵的估计。本发明充分利用了数据的内在分布规律，通过构建矩阵流形，然后基于流形上的几何度量来估计协方差矩阵，具有较好的稳健性，适用于非均匀环境独立同分布训练样本不足的情况。
一种基于矩阵流形稳健 stap 协方差估计方法

[发明专利]极低样本下基于协方差矩阵迭代估计的测向方法与系统-CN202211467450.2有效
发明人：刘维建;陈辉;李槟槟;周必雷;张昭建;陈浩;杜庆磊;王永良 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了极低样本下基于协方差矩阵迭代估计的测向方法与系统，属于雷达阵列信号处理领域，首先确定网格数，并根据阵列结构确定阵列信号数据模型；然后利用阵列接收到的样本构造采样协方差矩阵；接着利用阵列信号数据模型及采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；再迭代估计协方差矩阵，直至达到最大迭代次数或满足协方差矩阵收敛条件；最后利用Capon谱及协方差矩阵估计值确定信号来向。本发明充分利用了数据的结构信息，使所提出的方法能用于极低数据样本的情形，流程简便，迭代过程对初始值不敏感，可收敛至全局最优解，所提方法的分辨率突破了传统阵列信号估计的瑞利限。
样本基于协方差矩阵估计测向方法系统

[发明专利]一种协调多元指标的雷达干涉相位质量估计方法-CN202310066109.4有效
发明人：张艳锁;张书毕;高延东;李世金 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明涉及一种协调多元指标的雷达干涉相位质量估计方法，包括：采集原始雷达影像数据，获取干涉相位图；分别计算干涉相位图中每一像元的相位导数方差值、干涉相位方差值和Roberts梯度方差值；将相位导数方差值、干涉相位方差值和Roberts梯度方差值进行协调融合，获取协调多元指标的雷达干涉相位质量图；利用所述协调多元指标的雷达干涉相位质量图可进行滤波窗口参数设定或相位解缠路径设置，还可用于判断相位滤波算法的性能本发明借鉴了数字图像处理领域中Roberts梯度模值方差估计技术，将其与InSAR技术中干涉相位方差及相位导数方差估计技术进行三者协调融合，最终实现对雷达干涉相位质量更准确地估计。
一种协调多元指标雷达干涉相位质量估计方法