导读:本文包含了随机误差模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:误差,模型,卡尔,序列,时间,微机,布拉格。
随机误差模型论文文献综述写法
周桃云,廉保旺,杨冬冬,张怡,蔡成林[1]（2019）在《基于几何相关的GPS观测量随机误差模型的研究》一文中研究指出针对传统方法考虑随机误差影响因素不够全面的问题,建立了一种更加真实的GPS观测量随机误差模型。该方法在几何相关功能模型中引入了误差修正项,采用了一种以空间换时间的改进LS-VCE算法对模型进行求解,采集了2组真实的GPS实测数据对模型进行性能评估,并利用该模型解算了载波相位整周模糊度。实验结果表明,所提方法在模型精度、模型求解复杂度及整周相位模糊度解算成功率等方面均优于传统方法。(本文来源于《通信学报》期刊2019年09期）
张彤[2]（2019）在《相依随机误差下固定设计模型非参数估计的渐近性质》一文中研究指出非参数回归是统计学中研究的热点问题,在回归函数的估计中常用的方法有小波估计法、核估计法、样条估计法.当误差为独立情形时,其研究结果非常丰富.但在实际应用中,误差一般不满足独立条件.当误差为相依序列时,对回归函数估计的渐近性质的研究是一个值得探讨的问题.而固定设计模型是一种在医学、生物学、经济学等学科领域应用十分广泛的非参数统计模型.本文利用小波估计和核估计的方法,在误差为不同相依序列情形下,探讨了回归函数的非参数估计的渐近性质.首先,利用小波估计的方法探讨了α-混合序列固定设计模型的渐近正态性;其次,对于PA序列固定设计模型的一致渐近正态性,利用核估计的方法在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6));然后,在LNQD序列线性过程误差下,利用小波的方法对固定设计模型的Berry-Esseen界进行了探讨,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6));最后,当线性过程误差为φ-混合序列时,探讨了固定设计模型核估计的Berry-Esseen界,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6)).(本文来源于《安庆师范大学》期刊2019-06-01）
吕春红,李洋,赵坤,董纯[3]（2018）在《基于AR模型的MEMS惯导随机误差分析方法》一文中研究指出由于微机械惯性器件(MEMS)捷联惯导系统的惯组误差和漂移较大,在较短的时间内也会由于器件误差积累和模型算法误差引起很大的导航偏差。采用Allan方差法分析了MEMS陀螺的随机误差,并对陀螺中主要的5项随机误差系数进行辨识。辨识结果显示,角度随机游走在随机误差中占主要部分。针对MEMS陀螺的实测数据,运用时间序列方法对其随机误差进行分析,并建立了AR模型,试验结果表明,根据所建立的AR(1)模型,采用Kalman滤波方法可以减小其随机误差,滤波后的陀螺输出精度可提高3倍。(本文来源于《航天控制》期刊2018年06期）
于芳,周子筠,张严方,颜红专[4]（2018）在《基于自回归模型随机误差的统计过程控制方法在管道结构安全诊断中的应用》一文中研究指出为了提高对管道结构的安全状态的评估效率,对管道结构安全诊断方法进行深入研究具有重要意义。文章提出了一种利用自回归模型的随机误差作为损伤敏感特征的统计过程控制方法。为了探究所提出方法的有效性,用ASCE健康监测基准模型对该方法的效率进行了验证。(本文来源于《河南建材》期刊2018年05期）
宋金龙,石志勇,王律化,王海亮[5]（2018）在《基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术》一文中研究指出为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.(本文来源于《光子学报》期刊2018年07期）
杨其,陈水忠,沈淑梅,朱振华[6]（2018）在《LSTM网络和ARMA模型对惯性器件随机误差预测适应性分析》一文中研究指出结合惯性器件随机误差研究的实际,针对传统的基于时间序列的ARMA建模方法和深度学习LSTM网络进行了适用性和实时性对比分析,通过获取具体型号的惯性器件输出数据设计了算例。研究认为在未做实时性要求的情况下,ARMA建模和LSTM网络均可以达到较好的拟合效果,而建立LSTM网络方法可以减少提取趋势项和周期项的环节;实时在线预测情况下LSTM网络优势明显,但预测精度会随时间序列缩短而明显下降,可以在一定程度上反映噪声变化的趋势并据此对整体控制系统的滤波算法进行优化。(本文来源于《电光与控制》期刊2018年03期）
孙伟,吴增林,耿诗涵,王宇航[7]（2017）在《ARMA模型的MEMS陀螺随机误差卡尔曼补偿方法》一文中研究指出针对微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差导致其输出信噪比低的问题,该文提出一种基于ARMA模型的随机误差卡尔曼补偿方法。该方法通过对MEMS陀螺仪输出的原始信号进行均值化处理和趋势项提取后,分别采用轮次检验法和Jarque Bera检验法对随机序列平稳性和正态性进行检验,建立时间序列ARMA模型并采用卡尔曼状态方程对陀螺随机漂移进行补偿。6次卡尔曼滤波对比实验结果表明,MEMS陀螺仪信号幅度随着滤波次数增加而减小,滤波后的均值由2.454 4E-4减小到-4.830 0E-5,标准差由1.654 7减小到0.003 6,随机漂移被有效抑制。(本文来源于《测绘科学》期刊2017年12期）
邓彩群[8]（2017）在《点位实地测量随机误差二维空间分布模型研究》一文中研究指出GIS产品质量是用户最关心的问题之一,也是商业利润得到保证的前提,空间数据位置不确定性研究正是针对该问题提出的。矢量空间数据包括空间点元、线元和面元,其中点元构成线元,线元构成面元。因此,点元位置不确定性是空间数据位置不确定性研究的基础。该研究已形成了较为完整的理论体系,但还未应用于实践,其根本原因在于难以建立现实可用的点元误差分布模型。因此,建立实际的点元误差分布模型是位置不确定性理论应用于实践的第一步。关于点元误差分布模型的研究主要集中在数字化对点误差方面,而随着现代测绘技术的迅猛发展,实地测量数据成为GIS空间数据的重要来源之一。因此,实地点位测量误差分布模型的建立对于GIS空间数据位置不确定性研究具有越来越重要的意义。现今测量学领域仍然采用传统的“点位中误差”对实地点位测量数据进行质量描述。然而“点位中误差”作为一维精度指标难以完整描述点位误差二维分布模式,即无法准确反映测定点位的空间位置不确定性。因此,对点位实地测量随机误差的二维分布模型进行深入研究具有一定的理论和实际应用价值。本文应用现今常用的点位实地测量方法进行大量实验,结合概率论与数理统计知识和经典测量平差的相关理论,建立不同测绘技术下点位实地测量随机误差的二维分布模型,并研究其变化规律,得出如下结论:1、揭示点位实地测量随机误差服从二维正态分布应用数学方法对实地点位测量数据进行检验,得出GPS RTK和经典实地点位测量随机误差均服从二维正态分布。2、构建点位实地测量随机误差平面分布描述指标体系在点位实地测量随机误差服从二维正态分布的基础上,计算误差椭圆的几何参量,依此构建点位测量随机误差平面分布量化指标体系:误差分布方向、误差分布大小与误差分布形态。3、探究GPS RTK点位测量随机误差平面分布指标的时间变化规律得出GPS RTK测点随机误差分布指标随地方恒星时呈现二次项傅里叶函数变化规律,并且分布指标时间变化趋势之间具有一定相关性。4、提出GPS单点定位系统误差的数学改正模型发现GPS单点定位误差随地方恒星时呈现规律变化,依此建立GPS单点定位系统误差数学改正模型,经模型改正后定位精度得到较大提高。本研究建立了点位实地测量随机误差二维空间分布模型,为实地测绘产品的空间位置不确定性理论研究及实际应用提供坚实的科学依据。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所)》期刊2017-05-01）
张瑞国,李春雨,丁志宏,许文彤,庞钰宁[9]（2016）在《基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿》一文中研究指出针对雷达数据随机误差超差的问题,分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均(ARIMA)模型,并以雷达某次实测国际空间站数据的前4 000点数据建立ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,利用所设计滤波器对雷达前4 000点数据和剩余数据分别进行了滤波处理,补偿后误差为原数据的13.7%和20.1%。结果表明:该方法能有效降低雷达测量数据随机误差,提高数据质量。(本文来源于《现代雷达》期刊2016年11期）
刘钦朋,惠君尧,乔学光,贾振安,傅海威[10]（2016）在《FBG加速度传感系统随机误差模型及实验研究》一文中研究指出为了实现光纤布拉格光栅(FBG)加速度传感系统的精确测量,提出并建立一种FBG加速度传感系统随机误差理论模型,并实验研究了系统的误差源。首先,分析FBG加速度传感系统的构成,包括传感器的封装设计、传感光源以FBG解调技术;进而研究系统的噪声源及其特性,建立FBG加速度传感系统的随机误差理论模型,并分析FBG加速度传感系统的主要噪声系数;基于随机误差理论模型,实验研究FBG加速度传感系统随机误差的方差识别,通过时域零输入的输出数据量化研究加速度传感系统的量化噪声系数、零偏不稳定系数、速度随机游走系数、加速度斜坡系数和加速度随机游走系数,对FBG加速度传感系统的综合性能进行评价。本文的理论模型和识别方法可为FBG加速度传感技术的改进和提高提供了定量客观的参考。(本文来源于《光电子·激光》期刊2016年05期）
随机误差模型论文开题报告范文
（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：
非参数回归是统计学中研究的热点问题,在回归函数的估计中常用的方法有小波估计法、核估计法、样条估计法.当误差为独立情形时,其研究结果非常丰富.但在实际应用中,误差一般不满足独立条件.当误差为相依序列时,对回归函数估计的渐近性质的研究是一个值得探讨的问题.而固定设计模型是一种在医学、生物学、经济学等学科领域应用十分广泛的非参数统计模型.本文利用小波估计和核估计的方法,在误差为不同相依序列情形下,探讨了回归函数的非参数估计的渐近性质.首先,利用小波估计的方法探讨了α-混合序列固定设计模型的渐近正态性;其次,对于PA序列固定设计模型的一致渐近正态性,利用核估计的方法在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6));然后,在LNQD序列线性过程误差下,利用小波的方法对固定设计模型的Berry-Esseen界进行了探讨,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6));最后,当线性过程误差为φ-混合序列时,探讨了固定设计模型核估计的Berry-Esseen界,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n~(-1/6)).
（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。
随机误差模型论文参考文献
[1].周桃云,廉保旺,杨冬冬,张怡,蔡成林.基于几何相关的GPS观测量随机误差模型的研究[J].通信学报.2019
[2].张彤.相依随机误差下固定设计模型非参数估计的渐近性质[D].安庆师范大学.2019
[3].吕春红,李洋,赵坤,董纯.基于AR模型的MEMS惯导随机误差分析方法[J].航天控制.2018
[4].于芳,周子筠,张严方,颜红专.基于自回归模型随机误差的统计过程控制方法在管道结构安全诊断中的应用[J].河南建材.2018
[5].宋金龙,石志勇,王律化,王海亮.基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术[J].光子学报.2018
[6].杨其,陈水忠,沈淑梅,朱振华.LSTM网络和ARMA模型对惯性器件随机误差预测适应性分析[J].电光与控制.2018
[7].孙伟,吴增林,耿诗涵,王宇航.ARMA模型的MEMS陀螺随机误差卡尔曼补偿方法[J].测绘科学.2017
[8].邓彩群.点位实地测量随机误差二维空间分布模型研究[D].中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所).2017
[9].张瑞国,李春雨,丁志宏,许文彤,庞钰宁.基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿[J].现代雷达.2016
[10].刘钦朋,惠君尧,乔学光,贾振安,傅海威.FBG加速度传感系统随机误差模型及实验研究[J].光电子·激光.2016