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[发明专利]一种基于拓扑分区的多断面联合参数估计方法-CN201510357651.0有效
发明人：王毅;彭龙;戴则梅;苏大威;徐春雷;张琦兵;邹德虎;罗玉春;陆娟娟;查国强 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;江苏省电力公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;国家电网公司
申请日： 2015-06-25 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拓扑分区多断面联合参数估计方法，利用多断面联合参数估计算法进行参数估计，增加电网参数估计量测冗余度，减少错误量测对电网参数估计的影响，提高参数估计的精度。考虑到多断面联合参数估计算法计算量大问题，本方法先对电网按照拓扑连接关系进行分区，建立基于分区的参数估计模型，降低了参数估计的计算规模。本方法通过对调度系统维护参数的估计计算，指出系统中错误参数的理论估计值，从而大大减轻运维工作量，提高电网参数管理水平。
一种基于拓扑分区断面联合参数估计方法

[发明专利]基于深度学习的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法-CN201810872927.2有效
发明人：袁建平;侯翔昊;张博;马川;孙冲;崔尧 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法。该参数估计算法通过对偶矢量四元数对空间非合作目标进行运动学与动力学建模，并在此基础上设计相应的状态BP神经网络参数估计算法以及状态协方差矩阵卷积神经网络参数估计算法。整个参数估计算法利用了对偶矢量四元数的特性对空间非合作目标的姿轨参数进行了一体化估计，考虑了空间非合作目标的姿轨耦合效应。同时，本参数估计算法设计了具有单隐层的BP神经网络以及双隐层的卷积神经网络，能够在测量失效条件下对空间非合作目标进行参数估计从而使该参数估计算法对空间环境具有较强的鲁棒性。
基于深度学习空间合作目标一体化参数估计方法

[发明专利]基于自组织网络的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法-CN201810872909.4在审
发明人：袁建平;侯翔昊;张博;马川;孙冲;崔尧 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自组织网络的空间非合作目标姿轨一体化参数估计方法。该参数估计算法通过对偶矢量四元数对空间非合作目标进行运动学与动力学建模，并在此基础上设计相应的自组织网络参数估计算法。整个参数估计算法利用了对偶矢量四元数的特性对空间非合作目标的姿轨参数进行了一体化估计，考虑了空间非合作目标的姿轨耦合效应。同时，本参数估计算法设计了具有三层隐层的自组织神经网络，能够在测量失效条件下对空间非合作目标进行参数估计从而使该参数估计算法对空间环境具有较强的鲁棒性。
非合作目标参数估计算法姿轨自组织网络参数估计对偶矢量四元数一体化自组织神经网络动力学建模空间环境失效条件耦合效应鲁棒性运动学三层隐层测量

[发明专利]Chua电路系统的固定时间代数参数估计算法-CN202210435371.7在审
发明人：石尚;陆佳州;李慧;张国胜;罗嘉豪;王瑜翔 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了Chua电路系统的固定时间代数参数估计算法，基于构建的固定时间代数参数估计算法，预测输出固定时间代数参数；构建固定时间代数参数估计算法：根据Chua电路系统，建立非线性数学模型；利用Volterra积分算子，确定核函数；确定固定时间稳定性；根据核函数和非线性数学模型，构建获得固定时间代数参数估计算法。本发明能够做到在仅有输出信号已知的情况下,在不依赖于系统初始值的固定时间内实现对参数的精确估计；通过在Volterra积分算子中巧妙的选取核函数,能够有效消除系统初始值的影响,同时避免了对Chua电路系统输出导数的计算；不同于传统的自适应参数估计算法，本发明提出的代数参数估计算法能够实现参数的快速、准确估计。
chua 电路系统固定时间代数参数估计算法

[发明专利]相减策略的多频衰减信号参数估计算法-CN202011531793.1在审
发明人：陈鹏;陈钦;邰中奎 -专利权人：中国空气动力研究与发展中心设备设计及测试技术研究所
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明为相减策略的多频衰减信号参数估计算法，涉及信号处理领域，适用对象为多频衰减信号的参数估计，包括以下步骤：首先利用FFT算法对采样信号进行预处理，得到每个频率分量的频谱最大值索引；然后对信号进行频谱插值分析，得到各频率分量的频谱偏移量、衰减因子、初幅值和初相位，并构造所有频率分量信号；其次将采样信号和构造的非待估计频率分量信号相减，得到抑制了其他频率成分影响的待估计单频信号；最后经迭代计算得到各频率分量信号精确的参数估计值本发明涉及相减策略的多频信号参数估计算法抑制了频率分量间的相互影响，提高了多频信号的参数估计精度，特别是信号频率较低或中高信噪比条件下的参数估计精度。
策略衰减信号参数估计算法

[发明专利]针对基于电池模型的在线学习的插电式充电电流管理-CN202011535759.1在审
发明人：约翰·保罗·吉博;王旭 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： B60L58/10 文献下载
摘要：所述车辆包括控制器，所述控制器被编程为使用参数估计算法来估计所述电池的参数。所述控制器被编程为当连接到所述外部电源时改变充电电流，以向所述参数估计算法提供足够动态的输入，使得所述参数估计算法收敛到准确解。
针对基于电池模型在线学习插电式充电电流管理

[发明专利]一种针对chirp信号的信噪比估计方法-CN201610711860.5有效
发明人：韩佳佳 -专利权人：成都国恒空间技术工程有限公司
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： H04B1/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对chirp信号的信噪比估计方法，包括：获取信噪比估计需要的同步参数估计的中间结果；根据同步参数估计的中间结果计算干扰信号能量；计算信号能量；计算噪声能量；计算chirp信号的信号功率；计算噪声功率；计算信噪比的线性估计值。本发明利用chirp信号通用的同步参数估计过程的中间处理结果，即经过同步参数估计算法处理过的频域中间结果，进一步计算得到信号功率和噪声功率，然后计算信噪比估计值；信噪比估计所需的输入数据和同步参数估计的部分处理过程的输出完全一致，信噪比估计所需的计算及实现复杂度大大降低。
一种针对 chirp 信号估计方法

[发明专利]一种基于波束成形的BF-SAGE高精度参数估计算法-CN202210442299.0在审
发明人：俞凡;景光铮;尹学锋 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于波束成形的BF‑SAGE高精度参数估计算法，包括以下步骤：步骤1)算法参数设定；步骤2)利用波束成形技术进行空间波束扫描；步骤3)对扫描结果使用SAGE算法进行参数估计；步骤4)计算CRLB对算法进行角度估计精度评估；步骤5)根据精度评估的结果判断是否达到通信系统的要求，若达到要求，则输出参数估计结果，若未能达到要求，执行步骤6)；步骤6)，调整算法参数为非均匀扫描方式下的参数，调整扫描方式为空间波束非均匀扫描与现有技术相比，本发明的BF‑SAGE算法具有更高的角度估计准确性以及更高的角度估计分辨率。
一种基于波束成形 bf sage 高精度参数估计算法

[发明专利]基于广义时变系统辨识模型的数据滤波加速梯度搜索参数估计算法-CN202210812178.0在审
发明人：籍艳;江安宁 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义时变系统辨识模型的数据滤波加速梯度搜索参数估计算法。电动机工作在复杂的环境下，变量测量极为困难，且参数随负载变化产生时变特性。由于信号传输等因素，有色噪声影响着算法的辨识精度。本发明在梯度迭代算法的基础上考虑系统受到有色噪声干扰，设计数据滤波器过滤输入输出数据来消除有色噪声对估计精度的影响，并通过在梯度中引入动量项来加速算法的收敛速度。本发明包括构建受噪声影响的广义时变系统的辨识模型，规划数据滤波加速梯度搜索参数估计算法流程，建立数据滤波加速梯度搜索参数估计算法等步骤。本发明方法精度高、收敛快，可以应用于他励直流电动机控制系统的参数估计。
基于广义系统辨识模型数据滤波加速梯度搜索参数估计算法

[发明专利]基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法-CN202210811534.7在审
发明人：籍艳;江安宁 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法。由于扰动等因素的影响，电动机调速系统的模型参数难以精确估计。直流电动机控制系统具有随机性，受扰动影响等特点,而且,电动机工作内部参数测量极为困难。并且在实际工作中，由于测量噪声等因素，系统受到有色噪声的污染其显著影响着算法的辨识精度。为了提高电动机参数估计精度，本发明在梯度搜索算法的基础上，基于极大似然原理将系统参数的辨识问题转换求为概率密度函数最值问题，并利用极大似然原理直接处理系统噪声来提高算法的辨识精度。本发明包括构建出受有色噪声影响的广义时变系统的辨识模型，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法流程，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法等步骤。本发明方法简单可靠、辨识精度高，可以应用于直流电动机控制系统的参数估计。
基于广义系统辨识模型极大梯度参数估计算法

[发明专利]一种面向参数和状态变量时空异步更新的数据同化方法-CN202310912350.4在审
发明人：刘丰;李新;朱高峰 -专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向参数和状态变量时空异步更新的数据同化方法，该方法包括以下步骤：⑴利用不同时刻、不同空间及不同物理含义的观测信息，基于贝叶斯最大后验概率估计理论，确定模型参数与状态变量及其时空变异特征，确定其估计的时间周期和空间距离，建立外部观测与参数、状态的关系；⑵基于参数估计算法，对模型的参数进行估计；⑶基于非线性滤波算法，优化模型状态变量；⑷将模型的运行周期划分为参数估计和数据同化两个窗口，并将参数估计算法和改进状态更新集成到数据同化方法框架中，更新参数和状态变量；⑸运行同化系统，实现参数对模型结构、状态对模型运行轨迹的调整。本发明可以实现与真实场景一致的参数估计和状态变量实时更新。
一种面向参数状态变量时空异步更新数据同化方法

[发明专利]一种基于信号非圆特性的分步秩损远近场参数估计算法-CN201710622602.4有效
发明人：陈华;李有明;彭宗举;陈芬;阎维青 -专利权人：宁波大学
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号非圆特性的分步秩损远近场参数估计算法，该算法包括步骤：S1.根据阵列观测数据，构造扩展数据矢量；S2.计算所述扩展数据矢量的协方差矩阵；S3.对所述协方差矩阵进行特征分解，得到其噪声子空间；S4.解耦阵列导向矢量；S5.构造一谱函数，一维搜索得到所有远近场信号的测向角；S6.构造谱函数，一维搜索得到K个距离估计值；S7.根据所述距离估计值，区分出远近场信号的类型。本发明提出一种基于信号非圆特性的分步秩损远近场参数估计算法，不仅将多维参数估计器解耦成两个只和角度和距离有关的一维参数估计器，从而减少了运算量；而且还能提高角度、距离参数估计的精度并能区分出远近场信号。
一种基于信号特性分步远近参数估计算法

[发明专利]无线定位参数估计方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110834686.4有效
发明人：潘孟冠;齐望东;黄永明;贾兴华;刘升恒;王绍磊;郭毅 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种无线定位参数估计方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对待定位设备发送的定位信号进行信道估计得到信道响应参数，对信道响应参数进行时延域超分辨谱估计得到时延域超分辨谱信息，并对时延域超分辨谱信息进行空间谱估计得到时延域超分辨谱‑空间谱信息，进而从该时延域超分辨谱‑空间谱信息中得到各传输路径对应的定位参数估计值。采用本方法能够先进行时延域超分辨谱估计再空间谱估计，通过级联方式得到二维谱信息并获取定位参数估计值，该方法避免了采用二维超分辨算法时所涉及到的高维度矩阵运算，从而降低了定位参数估计算法的复杂度，减少了算法的运算量，缩短了定位参数的估计周期，提高了定位参数的估计效率。
无线定位参数估计方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于相干累加的PCAL信号相位幅度估计方法-CN202310827319.0在审
发明人：李雪健;焦义文;马宏;刘杨;王育欣;高泽夫;李超;宋雨珂;冯凯;孙钰欣;杨卓 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于相干累加的PCAL信号相位幅度估计方法，属于信号参数估计技术领域；本发明运用相干累加的方法对PCAL信号进行相位和幅度估计，提高信号的信噪比，从而提高了信号参数估计精度；同时，采取了基于相位累加的FFT算法降低了计算成本，且FFT本身就是一种快速算法，极大提高了计算效率；最后，在本发明方法中还提出了一个提高参数估计精度的变参数方法，即提高FFT的分辨率。
一种基于相干累加 pcal 信号相位幅度估计方法

[发明专利]一种风力发电机的桨距子系统的系统参数估计方法-CN201811405425.5在审
发明人：王子赟;徐桂香;刘子幸;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种风力发电机的桨距子系统的系统参数估计方法，属于参数估计领域。利用所述系统模型，根据随机的输入数据序列得到输出数据序列，输入数据是桨距参考距离值，输出数据是桨距角；根据所述输入数据序列和所述输出数据序列构造桨距子系统的信息向量；利用有限数据窗对基于权值椭球的集员估计算法进行处理，利用经过有限数据窗处理后的基于权值椭球的集员估计算法对所述桨距子系统的系统参数进行估计；解决了利用现有的集员估计方法对系统参数估计时精度不高、实时性差的问题，达到了提高参数估计的精度和计算实时性的效果
桨距系统参数风力发电机输出数据序列输入数据序列参数估计估计算法系统模型数据窗椭球参考距离实时性差输出数据信息向量桨距角实时性

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