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基于MLE的无线传感器网络APIT定位算法
无线传感器网络作为一种全新的信息获取手段,在众多领域有广泛的应用前景,节点自身的准确定位是无线传感器网络具体应用的前提和基础.提出一种基于MLE的APIT定位算法,并从不同信标节点密度、节点通信半径以及网络平均连通度等方面与质心定位算法进行性能比较,仿真结果表明,该算法使得随机分布状况下节点定位的精度有很大的提高.邓克岩,万国峰 - 自动化与仪器仪表文章来源： 万方数据 -
极值分布下联合位置与散度模型的变量选择
极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质.吴刘仓,李会琼 - 工程数学学报文章来源： 万方数据 -
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.刘遵仁,吴耿锋 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
基于密码子偏性的置换模型估计正向选择
由于遗传密码子的简并性特征,大多氨基酸由多于一种密码子编码.在蛋白质编码过程中,同义密码子间的使用有着较显著的偏差,即同义密码于使用频率不等.应用CUSP软件对数据集H3N2和MHC进行同义密码子使用偏性的分析,然后基于同义密码子的使用偏性建立新的密码子置换模型,并在此模型的基础上分析物种的正向选择性.分析结果表明新的密码子置换模型能更好地拟合数据,由此可得到更加可靠的参数估计值.张丽丽,刘心声 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
乘性误差模型平差理论研究进展概述
传统的测量平差理论是在加性误差模型基础上发展起来,其测量误差的统计特性与模型待估参数无关.然而,现代对地观测技术已经清楚表明,测量随机误差由独立于测量值的加性误差和与之观测值真值成比例的乘性误差两部分组成.理论上,传统的大地测量平差理论与方法已不能满足现代对地观测中处理乘性或者加乘性混合随机误差的需要.本文概述了国内外乘性随机误差模型的理论与应用研究成果,总结了该模型的参数估计,单位权中误差估计及其精度评定方法,并对今后的研究简列浅见.师芸,徐培亮,彭军还 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于负约束条件下最大似然估计的无线传感网络定位算法
针对基于RSSI( Received Signal Strength Indicator)的无线传感网络定位算法精度不高的问题,提出一种负约束条件下的似然估计定位算法。当未知节点在参考节点的通信范围之外时,引入负约束条件来提高定位精度。主要工作可分为三部分:第一,根据RSSI值测量参考节点与未知节点之间的距离。第二,根据参考节点与未知节点通信关系建立正约束和负约束条件下的似然估计函数。第三,利用粒子群优化算法找到未知节点的最佳位置。仿真结果表明,引入负约束条件可以提高定位精度,且优于传统的定位算法。丁海强,齐光快,庄华亮,何熊熊 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
基于最大似然估计和DSP技术的相位补偿算法
针对低压电力线非线性信道特性及不同步因素对于载波信号相位的影响,笔者提出了一种基于最大似然估计的相位补偿算法.首先分析了同步问题对于误码率的影响.其次,介绍了相位补偿算法的原理及关键技术的分析.最后在DSP中实现了相位补偿算法的程序设计,并在实际的低压信道中进行测试.测试结果表明:该算法可以有效地解决数字通信中信道的非线性引起的信号失真问题.铁维昊,王文利,路灿 - 高压电器文章来源： 万方数据 -
基于Huber的改进鲁棒滤波算法
针对在观测噪声为非高斯强噪声的情况下,传统Kalman滤波将会失效,同时基于l1/l2联合范数的Huber法,其估计精度也会降低等问题,提出一种利用新息卡方检测法预判断的鲁棒滤波算法,该算法可以抑制观测连续非高斯强噪声的影响,提高滤波精度及稳定性,具有良好的鲁棒性.仿真实验对比了四种滤波方法在不同混合高斯噪声环境下的性能,结果表明:进行了卡方检验预判断的鲁棒滤波算法具有更高的状态估计精度和稳定性.高敬东,李开龙,常路宾 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于共轭梯度法和互补滤波相结合的姿态解算算法
为了提高姿态解算精度,提出了一种基于共轭梯度和互补滤波相结合的多传感器数据融合策略。系统采用四元数方法进行姿态解算。利用加速度计和磁强计的输出数据,通过共轭梯度方法对姿态四元数进行寻优估计,再将其和利用陀螺仪输出数据更新的四元数进行互补滤波,解算出姿态角。实验测试表明,这种融合策略使姿态检测系统静态性能和和动态性能均有所提高,尤其在姿态剧烈变化时,其性能明显优于卡尔曼滤波和梯度下降法。孙金秋,游有鹏,傅忠云 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
LS-SVM参数估计与稀疏化方法研究及应用
针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数估计与稀疏化问题,提出了采用多智能体遗传算法(MAGA)估计LS-SVM参数并在参数估计的过程中实现稀疏化的方法.首先,根据被估参数的特点,设计了MAGA的种群初始化方法和各遗传算子操作方式.其次,基于剪枝法的思想,设计了包含三种控制条件的稀疏化策略,能够在不明显降低回归精度的前提下实现LS-SVM的稀疏化.最后,通过实例计算验证本文方法的有效性,计算结果表明,MAGA较其它方法(自适应遗传算法、粒子群算法)能够获得更优的参数,从而使LS-SVM具有更优的回归性能,并且稀疏化策略稳定有效.张继军,马登武,邓力,范庚 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据
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