导读:本文包含了方差数据融合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:最小二乘配置,方差分量估计,Tikhonov正则化,多源重力数据
方差数据融合论文文献综述
孙文,吴晓平,王庆宾,刘晓刚,朱志大[1]（2016）在《基于方差分量估计的正则化配置法及其在多源重力数据融合中的应用》一文中研究指出针对信号与误差的方差分量不一致问题及协方差阵病态性问题,分别在多源重力数据最小二乘配置融合过程中引入方差分量估计方法及Tikhonov正则化方法,得到基于方差分量估计的正则化配置法,实际算例结果表明,利用该方法能够有效削弱上述问题,减小重力数据融合结果的系统差,提高数据融合的精度及可靠性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年08期）
束宇翔,金术玲,王凯,吕鹏[2]（2015）在《多极化数据空时协方差矩阵融合方法》一文中研究指出空时自适应处理(STAP)方法具有良好的地面动目标检测性能,然而在非均匀场景下,STAP常由于训练样本数不足而存在性能损失。建立了极化空时叁维信号模型,指出不同极化通道间杂波功率存在差异而空时二维结构在理论上一致,并在此基础上提出最大似然参数估计的多极化杂波协方差矩阵融合方法以改善样本数不足导致的协方差矩阵估计精度较差问题;对杂噪比较大且各极化通道间的空时协方差矩阵结构误差较小的特殊情况,通过对杂波协方差矩阵以及信杂噪比损失的分析指出平均融合即具有良好的检测效果。仿真结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2015年05期）
王志伟,陈时军,曲国庆[3]（2014）在《基于抗差方差分量估计多源观测数据融合权比的确定》一文中研究指出为合理确定多源数据的权重,同时为减轻多源观测数据融合过程中观测资料粗差的影响,将抗差方差分量估计引入多源数据融合中。采用山东某煤矿某工作面岩移的初次监测数据进行抗差方差分量估计,以说明多源观测数据融合权比算法的有效性。结果表明,基于抗差方差分量估计确定多源观测数据权重的方法既可以有效地减弱观测资料中粗差的影响,同时可以较好地解决多源观测数据加权的不合理性,提高了数据融合精度。(本文来源于《工程勘察》期刊2014年07期）
赵晋,张建秋,高羽[4]（2008）在《迭代异方差估计及其在多传感器数据融合中的应用》一文中研究指出本文提出一种适应任意噪声分布的迭代渐近无偏估计异方差的方法,它能对多个不同测量噪声的方差进行估计.不同于传统的异方差估计算法,本文提出的迭代异方差估计,可在不损失估计精度和减少运算量的前提下,对多个不同的测量噪声方差进行捕获和跟踪.在多传感器数据融合中的应用结果表明:本文提出的方法具有估计稳定性好、运算简单和具有较强的鲁棒性等优点,仿真和实验的结果均证明了提出方法的有效性和可行性.(本文来源于《电子学报》期刊2008年10期）
张怡,贾民平[5]（2008）在《自适应窗长方差估计在多传感器数据融合中的应用》一文中研究指出针对多传感器数据融合中,恒窗长方差估计算法对噪声变化跟踪能力不强的缺点,提出了一种根据噪声变化自适应调整窗长的方差估计算法。给出了对方差估计曲线突变段的寻找方式以及自适应窗长的选择策略。该算法能灵敏的跟踪传感器测量噪声的突变,同时不依赖于初始窗长的设定,能自动收敛到适合的窗长模式。仿真结果说明了该算法在多传感器数据融合中的有效性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2008年08期）
高羽,张建秋[6]（2007）在《小波变换域估计观测噪声方差的Kalman滤波算法及其在数据融合中的应用》一文中研究指出众所周知,卡尔曼滤波的成功应用需要事先准确知道观测噪声的统计特性.本文首先简要分析了不准确的观测噪声统计特性对卡尔曼滤波性能的影响,然后利用小波变换可以实时分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知观测噪声条件下的卡尔曼滤波算法,该算法可以实时跟踪观测噪声的变化,即实现了对观测噪声方差的实时估计,从而解决了在未知观测噪声的条件下卡尔曼滤波失效问题.最后讨论了提出的方法在信息融合中的应用,仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性.(本文来源于《电子学报》期刊2007年01期）
吴振辉,董朝阳[7]（2006）在《主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法》一文中研究指出提出一种基于H∞滤波器的主被动雷达的最小方差数据融合算法。由于噪声方差在实际测量过程中是随时间变化的,甚至在有些干扰情况下是剧烈变化的。针对这一问题首先设计了一个H∞滤波器,该滤波器通过调节参数来增强其对外界干扰的鲁棒性,然后采用H∞滤波器分别对主被动雷达测量数据进行滤波,最后将滤波结果进行最小方差数据融合,较大的提高了融合算法对测量噪声干扰的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,采用提出的算法所得到的滤波误差方差较小,且对外界大噪声具有很强的鲁棒性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2006年S2期）
高岚,田康生[8]（2006）在《一种基于协方差控制的异步数据融合方法》一文中研究指出针对异步融合中心计算量大、实时性差的问题,基于估计协方差控制理论提出了一种多传感器异步数据融合算法.该算法在每步卡尔曼滤波的同时进行下一步的传感器选择,以最少的运算量得到较优的结果.通过计算机模拟仿真,证明了该算法的有效性及可行性.(本文来源于《空军雷达学院学报》期刊2006年04期）
吴振辉,董朝阳[9]（2006）在《主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法》一文中研究指出提出一种基于H∞滤波器的主被动雷达的最小方差数据融合算法。由于噪声方差在实际测量过程中是随时间变化的,甚至在有些干扰情况下是剧烈变化的。针对这一问题首先设计了一个H∞滤波器,该滤波器通过调节参数来增强其对外界干扰的鲁棒性,然后采用H∞滤波器分别对主被动雷达测量数据进行滤波,最后将滤波结果进行最小方差数据融合,较大的提高了融合算法对测量噪声干扰的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,采用提出的算法所得到的滤波误差方差较小,且对外界大噪声具有很强的鲁棒性。(本文来源于《中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集》期刊2006-08-01）
丁兴俊,周德云,胡昌华,王青[10]（2006）在《一种模糊自适应最小方差数据融合算法》一文中研究指出文中提出了一种基于模糊规则的噪声方差自适应算法,较大的提高了融合算法对测量噪声干扰的适应性和鲁棒性。该算法还具有计算简单,易于实现的优点。最后将该算法应用于主/被动雷达多传感器数据融合系统。仿真结果表明,这种算法融合精度高并对噪声干扰具有较强的鲁棒性。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2006年S6期）
方差数据融合论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
空时自适应处理(STAP)方法具有良好的地面动目标检测性能,然而在非均匀场景下,STAP常由于训练样本数不足而存在性能损失。建立了极化空时叁维信号模型,指出不同极化通道间杂波功率存在差异而空时二维结构在理论上一致,并在此基础上提出最大似然参数估计的多极化杂波协方差矩阵融合方法以改善样本数不足导致的协方差矩阵估计精度较差问题;对杂噪比较大且各极化通道间的空时协方差矩阵结构误差较小的特殊情况,通过对杂波协方差矩阵以及信杂噪比损失的分析指出平均融合即具有良好的检测效果。仿真结果验证了所提方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方差数据融合论文参考文献
[1].孙文,吴晓平,王庆宾,刘晓刚,朱志大.基于方差分量估计的正则化配置法及其在多源重力数据融合中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[2].束宇翔,金术玲,王凯,吕鹏.多极化数据空时协方差矩阵融合方法[J].雷达科学与技术.2015
[3].王志伟,陈时军,曲国庆.基于抗差方差分量估计多源观测数据融合权比的确定[J].工程勘察.2014
[4].赵晋,张建秋,高羽.迭代异方差估计及其在多传感器数据融合中的应用[J].电子学报.2008
[5].张怡,贾民平.自适应窗长方差估计在多传感器数据融合中的应用[J].传感技术学报.2008
[6].高羽,张建秋.小波变换域估计观测噪声方差的Kalman滤波算法及其在数据融合中的应用[J].电子学报.2007
[7].吴振辉,董朝阳.主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法[J].系统仿真学报.2006
[8].高岚,田康生.一种基于协方差控制的异步数据融合方法[J].空军雷达学院学报.2006
[9].吴振辉,董朝阳.主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法[C].中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集.2006
[10].丁兴俊,周德云,胡昌华,王青.一种模糊自适应最小方差数据融合算法[J].弹箭与制导学报.2006
标签：最小二乘配置; 方差分量估计; Tikhonov正则化; 多源重力数据;