一种改进的最小二乘滤波法

最小二乘滤波方法常被用于对低速目标的跟踪滤波。本文通过对最小二乘滤波法的系数矩阵性态的分析,指出在一定的条件下,最小二乘滤波法是不稳定的,并给出了一种稳定的改进的最小二乘滤波法。     

机动目标滤波的最小二乘方法

基于最小二乘滤波精度分析的解析表达式，得出了最小二乘滤波器记忆长度的优化方法，提出一种目标运动加速度的在线实时估计方法，据此可实现最小二乘滤波器记忆长度的实时优化，形成一种适用于机动目标的基于最小二乘的自适应滤波方法。最后进行数值仿真，验证理论分析与算法的正确性。     

异步多传感器数据融合

在分布式多传感器数据融合系统中，由于每个传感器的采样周期不同以及具有不同的通信延迟，导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。提出一种多传感器异步数据融合算法，该算法首先利用最小二乘实现时域融合，将航迹同步化，然后利用一种序贯的Kalman滤波方法进行融合。     

倾斜试验中初稳性高度最小二乘法计算方法解析及应用

根据最小二乘法原理推导了倾斜试验中初稳性高最小二乘法计算的正确公式，研究了应用最小二乘法判断倾斜试验中误差的计算方法。     

海底水平阵的空域矩阵滤波干扰抑制方法

针对矩阵滤波在水平阵的应用问题,提出一种将矩阵滤波应用于海底水平阵的方法。该方法首先利用最小二乘矩阵滤波器对阵列信号进行空域滤波,然后利用浅海海底水平阵进行匹配场定位,并在相同基阵孔径和阵元条件下,与拖曳阵的滤波定位效果进行比较。仿真结果表明,海底水平阵矩阵滤波方法能够有效地抑制给定区域的噪声干扰,实现对水下弱目标定位的目的。且在相同基阵孔径和阵元条件下,置于海底水平阵的干扰源抑制效果要优于拖曳水平线列阵。     

基于加权最小二乘法的武器装备批量生产成本费用研究

加权最小二乘法考虑了现实情况下普遍存在的异方差性，在经济预测中有着更为广泛的应用。在系统研究我国武器装备批量生产规律和状况的基础上，结合计量经济的相关理论，提出基于加权最小二乘法的费用预测模型，并辅以实例进行分析，结果表明，该方法移植性好，由于消除了异方差性的影响，模型的拟合和预测性能较一般最小二乘法更佳。     

目标跟踪下的 LS 算法和 IMM 算法性能比较*

针对机动目标跟踪中如何提高跟踪精度问题,选取合适的跟踪滤波算法,利用两种经典跟踪滤波算法：交互式多模型算法（IMM）和最小二乘法（LS）,实现对目标的跟踪。并利用仿真进行了比较,结果证明IMM 具有更加高效的跟踪效果,符合设计需要。     

基于53H滤波的船舶综导信息在线平滑方法

针对船舶综合导航系统接收的导航信息存在野值点的问题,本文提出一种基于改进53H滤波方法的在线平滑方法。该方法利用连续几个信息的中值预测当前时刻的信息,然后与测量值进行比较,如果两者差值超过一定阈值,则用预测值取代测量值,从而实现在线平滑。通过将该方法应用于海试试验数据的处理,结果表明相对于传统的最小二乘滑动滤波与5点3次平滑算法,该方法计算简单、容易实现,而且具有较好的在线平滑效果。     

总体最小二乘的改进与信道估计应用

总体最小二乘法同时考虑了数据矩阵和观察值的误差,在参数估计中得到广泛应用。然而总体最小二乘法没有针对具体问题利用误差的先验信息。总体最小二乘的改进算法—结构总体最小二乘法设定了误差矩阵的结构,通过迭代运算估计参数及误差。基于叠加训练序列的时不变信道估计中,信息序列均值构成的误差矩阵为Toeplitz矩阵。结构总体最小范数法作为一种结构总体最小二乘法,可以设定误差矩阵具有Toeplitz结构,有效提高叠加训练信道估计性能。论文对比了最小二乘,数据最小二乘,总体最小二乘和结构总体最小范数在叠加训练序列信道估计中的应用,仿真结果表明,基于结构总体最小范数的估计算法的归一化信道均方误差最小。     

用于水下机器人的主动侧扫声呐图像预处理技术

分析了侧扫声呐接收机的噪声来源：自噪声和水体噪声，概括了它们影响声呐接收机的辐射路径；求出回波噪声的数字特征，在此基础上给出单扫描角度上声呐图像数据的递归最小二乘滤波算法，可提高水下机器人路径规划算法的实时l生。使用超小型远程操纵机器人（ROV）搭载SeaSprite声呐在船池中实验，对比给出预处理前后的声呐回波数据的还原图像，显示效果明显改善。     

渐消记忆滤波器在海上探雷试验中的应用

在海上进行探测水雷的试验中,常常因为船体的摇摆而使回波图像中目标的位置不固定,影响了水雷探测的准确性。研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨渐消记忆递归最小二乘法在图像重建中的应用,并用于实现对回波图像的更新。结果表明,渐消记忆滤波器通过引入旧数据对图像更新的影响,使得回波图像中目标位置的变化具有连续性。     

基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识

提出基于多新息最小二乘法的船舶二阶非线性响应型模型参数辨识方法。在实验室环境下对模型船开展Z形试验,分别应用最小二乘递推法和多新息最小二乘法对试验数据进行参数辨识;用得到的模型分别进行Z形试验预报,比较2种方法的准确性和辨识结果的收敛性。试验结果表明:基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识结果收敛更迅速且精度满足要求。     

基于正弦函数处理新息的船舶模型参数辨识新算法

[目的]当船舶试验数据样本少时,将面临难以快速、准确辨识船舶模型参数的难题。[方法]基于最小二乘系统辨识算法,采用正弦函数处理新息,提出一种基于正弦函数非线性新息处理的船舶模型参数辨识算法。以"育鲲"船为例进行仿真实验,在只有26组辨识数据的情况下,对比最小二乘法和非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识效果,并利用"育鹏"船对所提算法的有效性进行验证。[结果]结果表明:与最小二乘法相比,非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识精度提升了15%左右。[结论]研究结果可为小样本数据情况下的船舶模型参数辨识提供参考。     

波浪运动补偿平台广义升沉位移的实时预报

具有波浪运动补偿功能的稳定平台可有效减少船舶在风浪中的摇摆和升沉运动对某些海上作业和设备的影响.为了有效地进行波浪运动补偿,需要对该平台的广义升沉位移(横摇、纵摇以及升沉的耦合作用结果)进行极短时预报.本文采用时间序列分析理论中的自回归(AR)模型作为预报模型,对波浪运动补偿平台的广义升沉位移进行极短时预报.在以往的研究中,通常采用递推最小二乘法AR模型进行在线参数估计.但是采用递推最小二乘法进行参数估计容易引起参数爆发,从而影响AR模型的稳定性.针对该问题,本文采用阻尼递推最小二乘法对AR模型进行在线参数估计,并结合实验获得的平台控制点的广义升沉位移数据进行实时建模预报.仿真结果表明,采用阻尼递推最小二乘法进行参数估计能抑制参数爆发,并能提高AR模型实时预报精度.     

基于偏最小二乘的两栖突击车作战效能预测

针对两柄突击车作战效能和偏最小二乘的特点，提出了基于偏最小二乘预测作战效能的方法。介绍了偏最小二乘回归的具体过程，在此基础上．对某型两栖突击车的作战效能进行了预测。得到了可靠的作战效能系数。     

基于快速DFT及RLS自适应滤波器的谐波电流提取

本文提出一种基于智能Goertzel算法和自适应RLS滤波器的谐波提取算法，用于控制有源电力滤波器。快速Goertzel算法可用于从负载电流中提取特定次谐波的幅值和相位信息，再利用递归最小二乘法滤波器进行滤波可得到参考谐波电流值。这种混合FG-RLS控制算法可适应不平衡负载及突变负载的补偿工作。本文通过仿真验证了这种算法的优越性能。     

最小二乘法在管道声学测量中的应用研究

最小二乘法是传统的最优化设计方法之一。在一维传播的管道声学测量中，通过对多点测量数据的处理可定量求出入射声场和反射声场，并进一步得到声学材料的声学参数和管道的声阻抗。通过在声学管道内布置多个测点，采用最小二乘法就能有效地降低单个测点测量值的偶然误差，同时直观地反映出管道内声场的分布情况。但运用最小二乘法重建管内声场时，协方差矩阵Q的最小特征值λmin对于矩阵奇异性的影响是十分敏感的。为此，文中提出了测点等间隔分布的最佳配置方案，并对测点位置的选取提出了建议，对于测点固定布置但不等间距的管道测量系统，通过微量变化试件表面至第一测点距离的方法，可相对加密同一帧驻波范围内测点的分布，从而极大地提高系统的测量精度。     

船体表面缺陷检测系统研究

首先利用小波变换对船体表面的灰度图像进行特征提取,得到待检测船体表面的六维小波特征矢量;然后根据最小二乘支持向量机,采用逐级分类的方式进行舰船船体表面质量检测;最后通过实验可知,采用中值滤波进行预处理后的识别率要高于采用均值滤波。     

基于遗传算法的非线性最小二乘在纯方位系统中的应用

鉴于非线性最小二乘法在国内目标运动分析中应用较少的现状,研究了纯方位系统的非线性最小二乘解法,提出了遗传算法的求解方法.结合实际问题设计了具体的遗传算法,并用实例进行了仿真分析.通过仿真结果的比较,可以看出用遗传算法的非线性最小二乘法明显优于线性方法,也优于非线性方法的梯度解法.     

大连港吞吐量预测的联立方程模型

建立了基于联立方程的大连港吞吐量预测模型,利用二阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法进行求解,从定量角度研究港城互动发展关系,实例证明此模型与实际情况符合较好,具有实际应用价值.