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本文将基于信息扩散原理的估计方法从一维推广到多维,提出了适用于高斯-马尔柯夫模型(G-M模型)的信息扩散估计方法(Information Spread estimation-ISE).并对其性能作了大量模拟试验研究,可以认为采用ISE法消除了实际观测误差分布偏离假定分布的风险,抗差性能优越,并且不须迭代,从而较为成功地实现了信息扩散原理在测量数据处理中的应用.本文还探讨了可靠性矩阵R的广义逆.