极大后验估计相关论文
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,基于极大后验(MAP)估计原理,设计......
针对非线性系统模型参数未知情况下的状态估计问题,提出一种融合极大后验估计的交互式容积卡尔曼滤波算法(InCKF).该算法利用二阶......
本文研究了基于极大后验估计的高光谱影像分辨率增强的方法,该方法首先挖掘影像内在的观测模型,建立极大后验估计的代价函数,随后......
干涉合成孔径雷达（Interferometric synthetic aperture radar，InSAR）是一种获取高精度DEM的重要技术手段，是对传统SAR技术的重要扩展......
独立成分分析是一种新的数据处理方法,已经成功地应用于语音信号处理、通信、脸谱识别、神经计算和医学信号处理等众多领域.近年来......
载波相位平滑伪距的主要目的是通过高精度的载波相位测量值作为辅助量,使伪距测量值中、大随机误差得以消减。针对GPS伪距测量中未......
显著性检测是计算机视觉的一项基础问题,广泛地用于注视点预测、目标检测、场景分类等视觉任务当中.为提升多特征条件下图像的显著......
在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及......
高精度的动态模型是实现小型无人直升机高性能自主飞行控制的基础．给出了在灰箱建模框架下辨识小型无人直升机动态模型的系统性方法......
卡尔曼滤波反褶积是用来提高地震资料分辨率的一种方法,它采用观测方程和状态方程来描述系统的信号模型, 通过观测方程求取状态方......
本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信......
由于受大气湍流的影响,利用地基光学望远镜获取的天文目标图像会发生严重的模糊或降质。解决这一问题的主要途径之一就是斑点成像......
<正> 小样本建模问题在社会经济系统、生物医学和化工冶炼等领域中是普遍存在的。在很多情况下,或是由于无法进行重复实验,或是由......
针对高海况条件下因海流扰动的影响导致观测噪声方差未知时变的特点,基于模糊控制技术提出一种基于FCMAP-UKF滤波技术的水下无源组......
矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中经常使用的数据分析工具。近年来,矩阵分解的概率模型已成为人们关注的焦点。现有的......
矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中经常使用的数据分析工具。近年来,矩阵分解的概率模型已成为人们关注的焦点。现有的......
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,......
针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变，状态噪声未知时变的非线性跟踪问题，提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。......
非线性滤波算法广泛应用于飞行器制导、目标跟踪和过程状态估计等科学研究与工程应用领域，随着理论研究的深入与工程技术的进步，迫切......
针对海流扰动及姿态、航向误差角引起的无法确知的导航系统模型误差,设计了一种带模型误差的自适应无迹卡尔曼滤波器(Adaptive uns......
针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF)设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题,提出一种自适应CKF算法.该算法在滤波过程中,利用Sage-......
