线性最小方差估计相关论文
该文针对这种线性（观测）模型下的最小方差估计问题进行了深入讨论,指出这两种估计性能之间的关系及差别,从而为选择恰当的估计方法提......
表现现代基因学特征的各种技术如雨后春笋般的出现，产生了大量与生物学相关的信息，这些信息很快地使生物学变成了一个以信息技术为主......
神经网络是模仿生物神经网络结构和功能的数学模型。卡尔曼滤波器是线性最小方差估计,是一种进行数据处理的最优递推算法。神经网......
桥梁施工监控的主要目的是使施工实际状态最大限度地与理想设计状态(线形与受力)相吻合,本文采用线性最小方差估计法,识别施工中系......
研究带乘性噪声广义系统的观测噪声最优估计问题。在假设系统正则的情况下,针对乘性噪声为一般随机矩阵即各观测通道乘性噪声同时......
研究在较弱的乘性噪声条件下系统观测噪声的最优估计问题,就乘性噪声为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形,给出......
研究状态空间模型描述的带乘性噪声广义系统,在加性噪声同时刻相关情形下的最优状态滤波算法以及观测噪声最优估计问题。在假设系......
研究在多通道观测时观测噪声的最优估计问题.就多通道的乘性噪声为对角阵且动态噪声一步相关并与观测噪声在同时刻和过去相邻时刻......
在当今数字计算机技术空前普及的时代，以卡尔曼滤波为核心的现代估计理论和随机控制理论已广泛应用于科学技术和国民经济的各个领域......
利用线性最小方差估计方法,以正交投影理论为工具,推导了动态线性系统在状态噪声为有色噪声情形下的状态预测值及其相应的协方差阵......
针对带乘性噪声系统状态转移矩阵未知的情况,提出1种在线性最小方差意义下的系统参数和状态联合滤波算法。以迭代方式获得模型参数......
