最大相关熵相关论文
作为定位中的重要研究领域，无源定位技术在水面舰艇定位、海域监测、地面非法入侵等领域都具有重要应用价值。为了解决在不一致的脉......
得益于现代科技和人工智能的发展,机器人技术替代传统生产力已成为一大研究趋势,人工智能背景下的同步定位与建图（SLAM,Simultaneou......
近年来,分布式自适应滤波理论已经成为信号处理的研究热点之一,被广泛运用于环境监测、救灾管理、目标定位、无线传感网络以及电力......
随着经济的快速发展和科技的不断进步,移动机器人在生产生活中扮演着越来越重要的角色,而移动机器人的位姿估计是实现机器人应用必......
在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)框架下,针对移动机器人传统滤波算法在非高斯噪声下位姿估计......
针对量测噪声非高斯条件下的多普勒雷达目标状态估计问题,提出了一种基于最大相关熵准则的容积滤波算法(MCCKF)。MCCKF将最大相关......
人脸识别凭借自身的直观性、隐蔽性、简易性等优点在人工智能领域得到了越来越广泛的应用。近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习......
单分类(One-Class Classification)算法旨在建立针对目标数据的分类模型,学习目标数据的特征并得到识别模型,用来检测异常样本。它......
分布式自适应网络因其在环境监测和频谱感知等领域的应用而受到广泛关注。其中,扩散式子带自适应滤波(Diffusion Subband Adaptive......
针对传统Kalman滤波在异常噪声作用下滤波估计会出现较大偏差等问题,研究基于稳健估计准则、最大相关熵准则的抗差Kalman滤波的算......
在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于......
本文主要研究再生核希尔伯特空间中由相关熵(correntropy)诱导的损失函数的正则化回归问题。我们的目的是给出统计学习理论中基于......
核自适应滤波器(KAF,Kernel Adaptive Filter)是一类通过核方法实现函数逼近的非线性滤波器。在核方法中,输入空间的内积运算可由......
三维扫描数据和工艺模型间的配准定位是船舶建造精度管理与控制的关键,采用常规的配准算法难以有效抑制粗差对位姿定位精度的影响......
传统的稀疏自动编码器不具备平移不变性,同时对非高斯噪声较为敏感。为增加网络平移不变的特性,借鉴卷积神经网络的相关理论,通过......
采用相关熵度量辐射源细微特征之间的相似性,提出一种基于最大相关熵的通信辐射源个体识别方法。首先提取矩形积分双谱特征来表征......
从含异常振幅噪声的缺失地震道重建问题出发,引入信息论中的最大相关熵准则,构建以最大化相关熵为目标函数的鲁棒地震道重建模型,......
自适应滤波器(AF,adaptive filter)作为一种十分有效的随机信号处理工具,已被应用于信息科学的各个领域。自适应滤波算法的研究是......
分散式风电源对配电网的影响与其接入位置和接入容量密切相关,合理地对分散式风电源进行规划,对配电网的安全经济运行至关重要。建......
针对人脸识别中传统的光谱回归方法对于由类标签错误和面部遮挡产生的误差很敏感的问题,提出了基于加速近似梯度的鲁棒光谱回归方......
在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于......
目前大多数分布式估计算法以最小均方误差准则作为代价函数,在脉冲噪声下性能恶化乃至发散。扩散式仿射投影符号算法(Diffusion Af......
针对二范数的自适应滤波算法受脉冲信号中异常值影响较大的问题,提出一种基于最大相关熵的分布式仿射投影算法。算法通过增加输入......
雷达系统中跟踪滤波器的设计通常依赖于线性高斯系统。一旦系统为非线性且受到非高斯噪声干扰时,雷达跟踪性能便出现严重恶化。为......
根据航天测量船船摇数据特性,提出了基于"当前"统计Jounce模型("current"statistical Jounce model,CS-Jounce)和最大相关熵卡尔曼......
测量船在海上航行时受到海浪、海风等环境因素影响,会产生摇摆,高精度测量要求对实测船摇数据实时滤波,并计算船摇角度、角速度及......
相关熵被广泛地应用于非高斯信号处理中,但是也不可避免步长与失调量之间的矛盾。为了解决这个矛盾,基于最大相关熵的凸组合(Conve......
脉冲噪声是主动降噪技术的一大瓶颈。现有FxRMC（Filter-x recursive maximum correntropy）算法能降低脉冲噪声,但计算复杂度大。为了......
