贝叶斯框架下基于凸优化的系统偏差估计方法

论文摘要

针对多传感器协同探测系统中系统偏差呈现出的随机性和突变性,以及估计方法的误差增加、估计鲁棒性较难保证等问题,在贝叶斯估计框架下,提出了基于凸优化的系统偏差估计方法。该方法首先依据最大似然估计准则推导出量测最大似然函数,并将其变形为与状态参数无关的多传感器量测最大似然函数;其次,结合系统偏差投影等式和待估参数范围不等式两类约束条件,将最大似然估计问题转化为具有目标函数、约束函数的凸优化问题;最后,利用拉格朗日乘子方法构造系统偏差二次函数,并在约束条件下利用凸优化技术实现多传感器系统偏差的优化求解。仿真结果表明,相比于同等条件下的其他方法,所提方法提高了估计精度,降低了时间复杂度。

论文目录

• 0 引言
• 1 问题的描述
• 2 基于凸优化的系统偏差估计方法
•   2.1 拉格朗日乘子二次函数
•   2.2 二次函数的凸性判断
•   2.3 算法描述
• 3 仿真结果与分析
•   3.1 参数估计性能仿真
•   3.2 复杂度分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周林,刘先省,方拥军,金勇

关键词: 系统偏差估计,配准,凸优化,贝叶斯框架

来源: 探测与控制学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 河南大学计算机与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金项目资助(61771006,61701170),河南省高等学校重点研究计划项目资助(19A413006),河南省科技发展计划项目资助(192102210254),河南大学一流学科培育项目资助(2018YLTD04)

分类号: TP212;O212

页码: 92-97

总页数: 6

文件大小: 1042K

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