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非线性静态滤波与推估 总被引：1，自引：0，他引：1
滤波与推估是把参数作为正态随机量,观测方程常常是非线性的.线性静态滤波与推估方法通常是将非线性方程按泰勒级数展开,取至一次项,将非线性方程转换为线性方程,然后按极大验后估计等统计方法求出参数的验后估值及其方差.从极大验后滤波与推估的基本公式出发,推导非线性观测方程按泰勒级数展开时取至二次项和交叉项的非线性静态滤波与推估公式,并证明线性静态滤波与推估公式是非线性滤波公式的一个特例. 相似文献
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通过改化观测方程,将有色噪声观测值转化为白噪声的虚拟观测值,用白噪声逐步拟合推估公式进行计算。递推公式的第一步是拟合推估,第二步以后实际上是滤波。 相似文献
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XAS80到CGCS2000坐标转换的自适应拟合推估算法 总被引：1，自引：0，他引：1
借鉴自适应滤波思想,将相似变换作为坐标变换函数模型的趋势项,把模型变换后的残差看成随机场,通过自适应因子调整信号向量与观测向量的先验权比,尝试通过自适应拟合推估法进行坐标变换,并将其应用于1980西安坐标系(XAS80)到2000国家大地坐标系(CGCS2000)的坐标变换。计算结果表明,自适应拟合推估法的坐标变换结果精度明显优于相似变换结果和拟合推估变换结果。 相似文献
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基于各向异性的自适应拟合推估及其在缺失数据拟合中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随机信号协方差函数的拟合和确定是拟合推估的关键。在常规拟合推估方法中, 通常认为随机信号具有各向同性, 而事实上各向异性现象却更为普遍。另外, 在拟合过程中, 很难保证信号协方差与观测噪声协方差的先验方差因子一致。基于此, 本文提出了基于变异函数的各向异性自适应拟合推估方法, 并将其应用于InSAR监测缺失数据的拟合。 相似文献
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随机信号协方差函数的拟合和确定是拟合推估的关键。在常规协方差函数拟合时,通常假定随机信号为具有各向同性的随机过程,而事实上各向异性更具有普遍性。结合方差在不同方向的误差分量表达式,给出了各向异性协方差函数的拟合方法,利用由方差分量估计构建的自适应因子调节观测随机误差与信号对模型参数估计的贡献,以减弱观测误差和随机信号先验模型不确定而带来的影响,并将其应用于InSAR监测缺失数据填补中。计算结果表明,拟合推估具有较好的缺失数据填补能力,应用基于各向异性协方差函数的自适应拟合推估,其填补精度得到进一步的改善。 相似文献
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拟合推估法可用于拟合系统误差,削弱随机误差的影响,提高空间数据质量.与正常拟合推估法不同,提出了一种抗差拟合推估法以控制GIS空间数据的系统误差和异常误差的影响.在此基础上,提出了对剩余残差再拟合的思想,从而对拟合推估剩余系统误差进行控制.利用该方法,一方面可以有效地抵制系统误差的影响,另一方面又可以较好地遏制异常误差的污染.此外,对因协方差函数误差导致的信号估计偏差,也具有一定的补偿能力.最后通过实际计算与分析验证了该方法的有效性. 相似文献