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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(10)
传感器的异常观测是多传感器信息融合的一个重要问题,且对融合精度有很大的影响。贝叶斯信息融合技术是解决该问题的一种有效方法,但是该方法需要进行无穷区间的积分运算,容易出现数值不稳定的问题。针对该问题提出了一种改进的多传感器自适应融合方法,利用传感器测量值之间的差值自适应建立传感器的后验概率分布模型,并结合互信息的理论实时识别和剔除异常观测值,从而避免了求熵时的积分计算。仿真和实测数据试验结果表明,所提方法在无异常观测值的条件下得到的结果与简单贝叶斯融合方法相当;对于存在异常观测值的情况下,信息融合的性能明显优于一般的贝叶斯融合方法。 相似文献
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主要研究了时间序列AR模型的异常值探测问题.首先在一定的限制条件下,将AR模型的异常值探测问题转化为线性回归模型的异常值探测问题;并在正态-Gamma先验条件下,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率.然后运用Bayes方法对异常值进行了估算.最后通过卫星钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的... 相似文献
6.
基于观测误差后验分布的粗差探测的Bayes方法 总被引：3，自引：0，他引：3
从观测误差出发,运用3σ-原理提出了一种粗差探测的Bayes方法--基于观测误差的后验概率法.针对非等权独立观测情形,在一定先验分布下推导了观测误差的后验分布;建立了与观测误差有关的后验概率的计算公式;给出了粗差估算的Bayes方法;提出了基于观测误差的后验概率进行粗差探测的实施过程.最后结合算例说明了其效果,并且与其他粗差探测方法进行了比较.大量试验表明,给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的.它不仅有效地发现了粗差,而且结果比较理想. 相似文献
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时间序列异常值探测的Bayes方法及其在电离层VTEC数据处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
基于Bayes统计推断理论,提出了自回归模型中异常值定位的Bayes方法;在正态-Gamma先验分布下,分别基于均值漂移模型和方差膨胀模型,提出了后验概率的计算方法,并运用Bayes方法估计了异常扰动;最后将该方法应用到电离层VTEC数据处理的建模中,比较模型修正前后预报的结果,验证了新方法的有效性。 相似文献
8.
基于方差膨胀模型提出并建立了用观测信息的同时利用先验信息判断粗差的Bayes方法。首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法;然后针对测量平差实际,考虑未知参数的两种先验信息分别给出了非等权独立观测条件下基于该模型的后验概率的计算公式;最后对模拟算例进行了计算和分析。试验结果表明,用给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的。 相似文献
9.
《测绘工程》2020,(4)
为了有效地评价GNSS周跳探测与修复结果的可靠性,提出一种利用周跳修复值的后验概率作为指标的评价方法。该方法的计算流程是:首先利用某种方法对周跳进行探测,获得周跳实数解及相应方差阵;再利用LAMBDA方法搜索得到周跳的整数最小二乘解作为周跳修复值;然后利用后验概率简易公式计算出该历元周跳修复值的后验概率,进而计算出所有发生周跳历元周跳修复值的后验概率,该后验概率值越大,则周跳修复值的可靠性越好。对全部历元周跳修复值的后验概率值取平均,以此平均值作为评价该周跳探测与修复方法适用性的技术指标。最后基于相同的实测数据,对两种常用方法的周跳探测与修复结果分别进行了评价。算例表明:方法简单实用,能快速计算出各历元周跳修复值的后验概率,进而对各历元结果的可靠性进行实时评价,以及对相应周跳探测与修复方法的适用性进行评价。 相似文献
10.
基于方差膨胀模型的粗差探测Bayes方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于方差膨胀模型提出并建立了用观测信息的同时利用先验信息判断粗差的Bayes方法.首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法;然后针对测量平差实际,考虑未知参数的两种先验信息分别给出了非等权独立观测条件下基于该模型的后验概率的计算公式;最后对模拟算例进行了计算和分析.试验结果表明,用给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的. 相似文献