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传统滤波算法,如卡尔曼滤波,通常对系统模型具有较高的依赖性,需要精确建模才能达到较高的估计精度.而现实场景中由于未知环境因素与建模误差的存在,往往使得估计品质不尽人意.因此针对离散系统同时受有界功率扰动和高斯白噪声影响的滤波问题,提出了一种新的线性时不变的鲁棒最优滤波方法.该方法在保证鲁棒性的同时还能够保证最优均方估计.为了保证鲁棒最优滤波,基于系统级综合方法,并根据误差动力学的系统响应以及干扰和噪声的参数来描述估计性能的上界.并在此基础上,提出了一种数值可处理的新的滤波器设计算法.最后借助测速算例验证了结果的有效性,仿真表明采用该方法得出的滤波算法相比于其它现有方法,能够实现理想的估计品质. 相似文献
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根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用. 相似文献
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本文在无信息先验和Jeffreys先验下 ,就捕捉与再捕捉试验和多次重复的捕捉与再捕捉试验两种情况 ,推导了封闭总体中个体总数N的贝叶斯点估计与区间估计 ,并计算了一个实例 相似文献
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将Tao等(1999)提出的线性混合效应模型推广为半参数混合效应模型,给出了模型参数、回归函数和随机效应密度的估计,并研究了估计的强相合性及部分强相合速度.统计模拟表明我们给出的估计方法是可行的. 相似文献
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污染数据半参数回归模型估计的渐近正态性 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑半参数回归模型:yi=xiβ g(ti) e1,i=1,2,…,n,其中Ee1=0,Ee^2/1=δ2/1>0.假定y1,y2,…,y0受到另一独立同分布随机变量序列μ1,μ2,…,μn的污染,{μi}与{y1}独立,且仅能观察到污染数据.[ι]对由污染数据作出的参数β的估计βn,证明了它的强相合性.而本则证明了它的渐近正态性. 相似文献
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研究偶数维空间带粘性的波动方程柯西问题解的逐点估计.通过对格林函数的精细分析,得到解的大时间状态.解呈现出惠更斯现象. 相似文献