非高斯噪声

作品数：221被引量：562H指数：12
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GNSS接收机自主完好性监测算法研究现状分析
《战术导弹技术》2025年第1期126-135,共10页李怀建 尹超 杜小菁 孙常特 
随着GNSS的不断发展和广泛应用,其完好性监测的重要性也愈发体现,其中接收机自主完好性监测(RAIM)的研究成为重点。针对接收机自主完好性监测技术,介绍了其算法流程、算法可用性和算法性能指标。对接收机自主完好性监测算法的研究现状...
关键词：GNSS 完好性 接收机自主完好性监测 卫星故障 非高斯噪声 RAIM算法 算法可用性 
非高斯噪声下互质阵压缩感知目标方位估计
《声学技术》2025年第1期21-28,共8页苏杨旭 周胜增 张昌 曾赛 
在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分...
关键词：目标方位估计 数据加权 互质阵列 Α稳定分布 
基于贝叶斯和统计相似度量测的水下自主定位方法
《控制与决策》2025年第1期48-54,共7页黄浩乾 吕奥奇 王迪 张昱曈 
江苏省自然科学基金项目(BK20221500);中央高校基本科研业务费专项资金项目(B230201056);2023年河海大学优秀学术硕士学位论文培育项目;国家自然科学基金项目(61703098,62303157);江苏省卓越博士后计划项目(2023ZB042)。
复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,提出一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后验估计...
关键词：统计相似度量测 量测丢失 非高斯噪声 不动点迭代 水下自主定位 贝叶斯推断 
采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计被引量：1
《西安交通大学学报》2024年第11期52-64,共13页巫春玲 赵玉冰 马耀 张湧 孟锦豪 
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2601304);陕西省重点研发计划资助项目(2022GY-193);陕西省教育厅服务地方专项科学研究计划资助项目(23JE021)。
针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大...
关键词：荷电状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 非高斯噪声 鲁棒性 
非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法
《系统工程与电子技术》2024年第11期3605-3612,共8页乔路 赵金虎 冯西安 
国家自然科学基金面上项目(62071386)资助课题。
针对非高斯噪声干扰环境中,基于噪声统计信息的分布式传感器检测融合求解困难这一问题,提出一种非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法。首先,将水声环境中的非高斯噪声建模为Alpha稳定分布模型,而将目标辐射噪声建模为高...
关键词：水声传感器 非高斯噪声 高斯信号 分布式检测融合 高斯函数检测器 
非高斯噪声背景下的目标辐射线谱自适应增强方法
《声学学报》2024年第5期927-938,共12页王燕 上官佩熙 郝宇 †刘旭妍 
国家自然科学基金项目(62101153);水声技术重点实验室稳定支持课题项目(JCKYS2021604SSJS003)资助。
针对非高斯噪声背景下因噪声二阶矩发散导致常规自适应线谱增强方法的权值迭代不收敛,无法有效增强水下目标辐射线谱信噪比的问题,提出了基于最大相关熵准则的自适应线谱增强方法。该方法基于窄带线谱信号和宽带非高斯噪声在广义时间相...
关键词：无源目标探测 自适应线谱增强 非高斯噪声 广义时间相关半径 最大相关熵准则 
最大相关熵卡尔曼滤波误差修正方法
《现代防御技术》2024年第5期156-161,共6页赵建印 毛廷鎏 杨根庆 孙伟赫 
针对各类设备性能参数测试过程中,由于测试设备自身误差和测试人员操作不当带来的测试数据误差问题,提出一种最大相关熵卡尔曼滤波(maximum correlation entropy Kalman filter,MCKF)误差修正方法。该方法通过引入最大相关熵,对测试数...
关键词：卡尔曼滤波 最大相关熵 测试数据 非高斯噪声 误差修正 
基于集合经验模态分解的增强核岭回归配电系统状态估计
《中国电力》2024年第9期156-168,共13页张玉敏 张涌琛 叶平峰 吉兴全 石春友 蔡富东 李一宸 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2023QE181,ZR2022ME219,ZR2021QE117);中国博士后面上资助项目(2023M734092)。
针对配电网量测信息存在强非高斯噪声时会大幅干扰基于深度学习的状态估计模型滤波精度的问题,提出了一种基于集合经验模态分解的增强核岭回归状态估计方法。首先,使用集合经验模态分解筛除量测信息中的多数噪声数据,保障了后续滤波对...
关键词：配电系统 状态估计 核岭回归 非高斯噪声 集合经验模态分解 
非高斯噪声下基于KL散度最小化的目标跟踪
《电光与控制》2024年第8期38-43,49,共7页霍勇进 周林 陈赞如 苗天一 张前程 
河南大学研究生培养创新与质量提升行动计划项目(SYLKC 2022013,SYLYC2023188)。
在复杂环境下的目标跟踪系统中,由于受随机脉冲干扰、建模误差、未知异常值等因素影响,系统模型的过程噪声和测量噪声呈现出非高斯重尾的复杂特性。提出了一种在分布式融合框架下基于KL散度(KLD)最小化的算法。首先,包含了目标状态、过...
关键词：非高斯重尾噪声 KL散度最小化 协方差交叉融合 
含未知非高斯噪声的自适应量测转换水下目标跟踪
《声学学报》2024年第4期671-682,共12页吴心童 刘宇 马晓川 马中静 
国家重点研发计划项目(2022YFC3101900)资助。
针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t...
关键词：目标跟踪 量测转换 学生t分布 变分贝叶斯方法 自适应噪声估计 
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