一种基于Huber法改进的Sage-Husa自适应算法

1

作者 高帅 梁凯 《舰船电子工程》 2025年第3期144-147,共4页

由于GNSS和INS两者性能有很强的互补性,为了得到最佳的导航效果,组合导航的设计通常采用卡尔曼滤波器来处理各种数据,当发生量测异常时,不能解决卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应滤波的滤波发散和实时预估状态测量噪声阵的问题。针对以上问... 由于GNSS和INS两者性能有很强的互补性,为了得到最佳的导航效果,组合导航的设计通常采用卡尔曼滤波器来处理各种数据,当发生量测异常时,不能解决卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应滤波的滤波发散和实时预估状态测量噪声阵的问题。针对以上问题,提出一种改进的自适应滤波,通过在检测到测量异常时实时对新息进行判别,筛选可用的量测信息,通过改进的Huber算法对自适应滤波的观测方程进行重新构建,进而对状态估计均方误差阵进行优化,有效解决组合导航中测量异常和滤波发散的问题。仿真证明:对比Sage-Husa自适应滤波算法,改进后的自适应滤波提高了上述算法的稳定性与可靠性,改善了组合导航系统的性能。 展开更多

关键词 组合导航 huber法 自适应滤波 鲁棒性

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基于Huber的鲁棒广义高阶容积卡尔曼滤波算法 被引量：7

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作者 秦康 董新民 +2 位作者 陈勇 刘棕成 李洪波 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期88-94,共7页

为提高随机变量非高斯分布时广义高阶容积卡尔曼滤波(GHCKF)的鲁棒性,提出一种基于Huber的鲁棒GHCKF算法.从近似贝叶斯估计角度,解释Huber方法作用于卡尔曼滤波的本质是对新息进行截断平均.采用Huber方法处理观测量,进行标准的GHCKF量... 为提高随机变量非高斯分布时广义高阶容积卡尔曼滤波(GHCKF)的鲁棒性,提出一种基于Huber的鲁棒GHCKF算法.从近似贝叶斯估计角度,解释Huber方法作用于卡尔曼滤波的本质是对新息进行截断平均.采用Huber方法处理观测量,进行标准的GHCKF量测更新,从而实现算法的鲁棒化.所提出算法充分利用容积变换的优势,无需通过统计线性回归模型对系统的非线性量测模型进行近似.仿真结果表明,所提出算法具有鲁棒性强和估计精度高的特点. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 huber方法 容积准则 鲁棒性

原文传递

基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法 被引量：18

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作者 张文杰 王世元 +1 位作者 冯亚丽 冯久超 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期354-362,共9页

为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性,提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法.在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上,利用Huber M估计算法实现状态的量测更新.进一步结合高阶球面-径向容积准则的... 为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性,提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法.在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上,利用Huber M估计算法实现状态的量测更新.进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法.重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响.通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法. 展开更多

关键词 huber方法 容积卡尔曼滤波器 目标跟踪 滤波精度

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基于Huber的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法 被引量：5

4

作者 秦康 董新民 陈勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期21-29,53,共10页

为提高随机变量非高斯分布时高阶容积卡尔曼滤波(High-degree Cubature Kalman Filter,HCKF)算法的鲁棒性,提出了一种基于Huber方法的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。从近似贝叶斯估计角度解释了Huber方法作用于卡尔曼滤波算法的本质是对... 为提高随机变量非高斯分布时高阶容积卡尔曼滤波(High-degree Cubature Kalman Filter,HCKF)算法的鲁棒性,提出了一种基于Huber方法的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。从近似贝叶斯估计角度解释了Huber方法作用于卡尔曼滤波算法的本质是对新息进行截断平均,通过在现有滤波框架内利用Huber方法对观测量进行预处理,并将处理后的观测量进行标准的HCKF量测更新,实现了HCKF算法的鲁棒化。所提算法无需通过统计线性回归模型对系统的非线性量测模型进行近似,高阶容积变换的优势得到充分利用,从而在保持鲁棒性的前提下提高了算法的滤波精度。单变量非平稳增长模型和再入飞行器目标跟踪问题验证了该算法在鲁棒性和滤波精度方面的优势。 展开更多

关键词 huber方法 高斯滤波 高阶容积准则 鲁棒性 滤波精度

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训练支持向量机的Huber近似算法 被引量：2

5

作者 周水生 詹海生 周利华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1664-1670,共7页

支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理提出来的一种新的学习算法,它把模式识别问题建模为一个简单约束的高维二次规划问题.该文利用Lagrangian对偶方法,给出此高维二次规划的无约束对偶问题;考虑到该对偶问题是不可微的,利... 支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理提出来的一种新的学习算法,它把模式识别问题建模为一个简单约束的高维二次规划问题.该文利用Lagrangian对偶方法,给出此高维二次规划的无约束对偶问题;考虑到该对偶问题是不可微的,利用Huber近似将其近似转化为连续可微的分片二次函数的无约束极小化问题.证明了该分片二次函数的极小点对应原二次规划的ε最优解,而用此极小点可直接算出支持向量和最优超平面.最后针对分片二次函数的特点,提出了Newton型算法,结合精确一维搜索技巧,可以快速求解该问题.数据实验结果仿真表明该算法能够在低存储需求下有效提高大数据量、高维问题的训练学习速度. 展开更多

关键词 支持向量机 分片二次函数 Lagrangian对偶 Newton型算法 huber M-估计损失函数 huber近似

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Huber M估计在CPIII高程网平差中的抗差性分析 被引量：1

6

作者 林飞 史国强 《地理空间信息》 2023年第2期158-160,共3页

高铁CPIII高程网作为一种高精度水准网,其平差一般都是通过最小二乘法求取,然而因为最小二乘估计不具备抗粗差的能力,如果测量数据中存在粗差,则计算结果将会受到严重的影响。因此,引入基于Huber函数的M估计进行CPIII高程控制网的粗差探... 高铁CPIII高程网作为一种高精度水准网,其平差一般都是通过最小二乘法求取,然而因为最小二乘估计不具备抗粗差的能力,如果测量数据中存在粗差,则计算结果将会受到严重的影响。因此,引入基于Huber函数的M估计进行CPIII高程控制网的粗差探测,并通过给Huber法的调和系数赋予不同的值,来分析调和系数的改变对Huber法的影响。 展开更多

关键词 CPIII高程控制网 粗差 huber法 调和系数

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协变量随机缺失下大规模Huber回归模型的分布式计算方法研究 被引量：3

7

作者 龚承刚 孙莉 +1 位作者 刘松林 潘莹丽 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2022年第6期1015-1028,共14页

大数据是一种海量、高增长率、多元化的信息资产,需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。在大数据的背景下,为了消除异常值和缺失数据的影响,本文提出一种协变量随机缺失下大规模Huber回归模型的分布式计算... 大数据是一种海量、高增长率、多元化的信息资产,需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。在大数据的背景下,为了消除异常值和缺失数据的影响,本文提出一种协变量随机缺失下大规模Huber回归模型的分布式计算方法。首先对随机缺失的协变量采用逆概率加权的方法进行处理,然后将大数据进行分布式存储,构造一个交互有效的替代损失函数,将替代损失函数的优化问题与ADMM算法相结合对未知参数进行估计。模拟和实证研究表明:在有限次主从机器之间交互次数下,提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差,且比基于平均的OneShot方法的估计误差小。 展开更多

关键词 大数据 huber回归 随机缺失 分布式计算方法 ADMM算法

原文传递

基于Huber范数的地震曲率计算方法

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作者 李欣 王真理 +1 位作者 陈雨红 段秋梁 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期758-765,844+679,共8页

本文分析了基于L2范数的曲率计算方法的不足,指出常规曲率计算方法采用二维中值滤波或距离加权的均值滤波,会导致异常值数据拟合出的曲面严重形变,计算出的曲率误差较大。针对此类问题,笔者给出了基于Huber范数的曲率计算方法:在Huber... 本文分析了基于L2范数的曲率计算方法的不足,指出常规曲率计算方法采用二维中值滤波或距离加权的均值滤波,会导致异常值数据拟合出的曲面严重形变,计算出的曲率误差较大。针对此类问题,笔者给出了基于Huber范数的曲率计算方法:在Huber范数误差较小时,运用L1范数;反之,则运用L2范数。模型试算验证了基于Huber范数计算曲率在刻画异常值和跳跃值方面要优于传统的最小二乘法。实际资料的应用结果表明,基于Huber范数的曲率计算方法能够获得比常规的最小二乘法更加清晰而准确的结果。 展开更多

关键词 huber范数 层位曲率 最小二乘法

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复杂环境下基于Huber-RKF的移动机器人信息融合算法 被引量：7

9

作者 王磊 程向红 +2 位作者 刘纯利 李进 段玉龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期60-65,共6页

为解决移动机器人组合导航系统中由于存在时变、非高斯噪声而导致的估计精度下降问题,提出一种将秩卡尔曼滤波器(Rank Kalman Filter, RKF)与Huber统计线性回归近似方法相结合的Huber秩卡尔曼滤波算法(Huber-RKF)。RKF与高斯确定点采样... 为解决移动机器人组合导航系统中由于存在时变、非高斯噪声而导致的估计精度下降问题,提出一种将秩卡尔曼滤波器(Rank Kalman Filter, RKF)与Huber统计线性回归近似方法相结合的Huber秩卡尔曼滤波算法(Huber-RKF)。RKF与高斯确定点采样型滤波算法结构相似,但它不需要满足高斯分布假设条件,完全利用秩统计量相关原理计算采样点及其权值,适用于非线性、非高斯系统;Huber方法将l1/l2混合范数作为代价函数,通过迭代求得最优估计值,具有较好的鲁棒性;把二者相结合,将Huber最优估计作为RKF算法结构中的量测更新,得到的Huber-RKF算法具有良好的鲁棒性和滤波估计精度。仿真实验中将Huber-RKF与EKF、RKF以及交互式多模型秩卡尔曼滤波器(IMM-RKF)进行比较,其纬度、经度估计误差分别减小了69.5%、75.6%,44%、44.1%,27%、14%;算法实时性方面,Huber-RKF算法中程序循环体单次执行的时间为20.8 ms,比IMM-RKF执行速度快33%。 展开更多

关键词 移动机器人 秩卡尔曼滤波 huber方法 组合导航

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重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法 被引量：3

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作者 李钟晓 李永强 +1 位作者 谷丙洛 李振春 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期80-91,135,7,共14页

地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L2范数对重... 地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L2范数对重建误差施加最小化约束,Huber范数的最小化约束实际上等价于对大重构误差(异常噪声)的L1范数最小化约束和对小重构误差(高斯随机噪声)的L2范数最小化约束,因此对异常噪声具有很好的鲁棒性。通过引入理论上构建的伪地震数据将Huber范数最小化问题转化为L2范数最小化问题,可以有效地求解基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法的Huber-L0最优化问题。另外,还讨论了高斯随机噪声的强度、异常噪声强度和参数选取对插值精度的影响。模型数据和实际数据的处理结果表明:与基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法相比,基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法可以更好地消除异常噪声,并保护有效信号。 展开更多

关键词 压缩感知方法 插值 huber范数 伪地震数据 异常噪声 衰减

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基于Huber损失的非负矩阵分解算法 被引量：4

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作者 王丽星 曹付元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期80-87,共8页

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization)算法能为原始数据找到非负的、线性的矩阵表示且保留了数据的本质特征,已被成功应用于多个领域。经典的NMF算法及其变体算法大部分使用均方误差函数来度量重建误差,在许多任务中已经显... 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization)算法能为原始数据找到非负的、线性的矩阵表示且保留了数据的本质特征,已被成功应用于多个领域。经典的NMF算法及其变体算法大部分使用均方误差函数来度量重建误差,在许多任务中已经显示出其有效性,但它在处理含有噪声的数据时仍然面临一些困难。Huber损失函数对较小的残差执行的惩罚与均方误差损失函数相同,对较大的残差执行的惩罚是线性增长的,因此与均方误差损失函数相比,Huber损失函数具有更强的鲁棒性;已有研究证明L_(2,1)范数稀疏正则项在机器学习的分类和聚类模型中具有特征选择作用。结合两者的优点,文中提出了一种基于Huber损失函数且融入L_(2,1)范数正则项的非负矩阵分解聚类模型,并给出了基于投影梯度更新规则的优化过程。在多组数据集上将所提算法与经典的多种聚类算法进行对比,实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 huber损失函数 L2 1范数 投影梯度法

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GPS坐标时间序列时变振幅周期信号的Huber M估计 被引量：6

12

作者 伍浩琛 边家文 +1 位作者 陈保周 周侗 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期62-70,共9页

GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对... GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对以上两点,该文提出了一种基于Huber函数M估计(HM)的GPS坐标时间序列时变振幅周期信号估计方法:采用关于时间的多项式函数来建立时变振幅模型,由HM方法及交替方向乘子法求解。通过模拟数据及实际GPS站点数据将HM方法与小波分解方法、奇异谱分析方法和滑动最小二乘方法进行比较,结果表明HM方法在估计精度上要优于其他3种方法,弥补了已有方法在时变振幅情形下会吸收噪声以及噪声较强时对周期信号提取能力较弱的不足。 展开更多

关键词 GPS时间序列 时变振幅周期信号 huber M估计方法 小波分解方法 奇异谱分析方法 滑动最小二乘方法 交替方向乘子法

原文传递

优化Huber选权迭代法的墙面平整度分析 被引量：1

13

作者 李杨 《山西建筑》 2021年第24期141-143,共3页

利用三维激光扫描仪对建筑物墙体进行整体扫描,在Huber选权迭代法中引入RANSAC算法思想,借此对墙体的点云数据进行筛选性最小二乘拟合,结合MATLAB软件模拟墙面,计算得到墙面平整度,提高墙面拟合精度,减小粗差的影响。

关键词 三维激光扫描 huber选权迭代法 RANSAC算法 墙面平整度

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一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波 被引量：14

14

作者 常国宾 许江宁 +1 位作者 常路宾 纪兵 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期754-759,共6页

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失... Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度。从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度。通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势。 展开更多

关键词 无味卡尔曼滤波 鲁棒性 huber方法 统计线性回归近似

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抗差估计的选权迭代法分析与比较 被引量：50

15

作者 陈西强 黄张裕 《测绘工程》 CSCD 2010年第4期8-11,15,共5页

在抗差稳健估计中,选权迭代法应用最广,较易理解,M估计法计算简单。基于M估计的基本理论,深入分析Huber、Hampel、IGG3种常用的选权迭代法,并利用水准网数据,分析这3种常用选权迭代法的适用范围和相应的抗差效果,表明IGG法比其他两种的... 在抗差稳健估计中,选权迭代法应用最广,较易理解,M估计法计算简单。基于M估计的基本理论,深入分析Huber、Hampel、IGG3种常用的选权迭代法,并利用水准网数据,分析这3种常用选权迭代法的适用范围和相应的抗差效果,表明IGG法比其他两种的抗粗差效果要好,且易实现。 展开更多

关键词 抗差稳健估计 选权迭代法 huber法 Hampel法 IGG法

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基于IGGⅢ权函数的平面点云抗差估计 被引量：6

16

作者 张艳兵 田林亚 +1 位作者 张开源 王永敏 《地理空间信息》 2019年第10期118-121,I0008,共5页

三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差... 三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。 展开更多

关键词 点云 加权总体最小二乘法 验后方差估计法 huber权函数抗差估计法 IGGⅢ权函数抗差估计法 小粗差

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抗差卫星轨道估计研究 被引量：1

17

作者 刘晓辉 党亚民 +1 位作者 薛树强 盛传贞 《全球定位系统》 2013年第1期8-11,27,共5页

在抗差M估计中应用最广泛的是选权迭代法,选权迭代法根据权函数的不同又分为很多方法。用IGS九个数据分析中心的数据采用抗差M估计和动力学平滑的方法得到综合轨道,并针对三种不同的选权迭代法得到的综合轨道进行分析和比较。该方法利... 在抗差M估计中应用最广泛的是选权迭代法,选权迭代法根据权函数的不同又分为很多方法。用IGS九个数据分析中心的数据采用抗差M估计和动力学平滑的方法得到综合轨道,并针对三种不同的选权迭代法得到的综合轨道进行分析和比较。该方法利用抗差M估计,采用选权迭代方法抑制了轨道异常影响,从而使综合轨道更加精确;针对轨道不连续问题,采用动力学平滑方法得到了连续的综合轨道。为了证明方法的正确性,用IGS轨道数据作为外部检核。结果表明:利用IGG法得到的卫星综合轨道具有很高的精度,并且较易实现。 展开更多

关键词 等价权 M估计 选权迭代法 huber法 Hampel法 一次范数最小法 动力学平滑

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顾及粗差的低空数字影像拼接 被引量：1

18

作者 何海清 黄声享 邢诚 《测绘地理信息》 2012年第6期17-19,共3页

低空遥感影像相对于传统航空和卫星影像覆盖面积小且像幅数多,影像拼接是内业处理的重要工作之一。低空摄影机畸变大及飞行平台不稳定等因素易产生同名点匹配定位粗差,可能致使拼接低空影像接边误差较大。为减少这些粗差,利用具有尺度... 低空遥感影像相对于传统航空和卫星影像覆盖面积小且像幅数多,影像拼接是内业处理的重要工作之一。低空摄影机畸变大及飞行平台不稳定等因素易产生同名点匹配定位粗差,可能致使拼接低空影像接边误差较大。为减少这些粗差,利用具有尺度、旋转和平移不变性的SIFT算法进行低空影像匹配,然后采用Huber算法约束粗差,并通过Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法进行平差,以获得精确的影像拼接单应矩阵。实验验证了该方法可减少拼接缝,提高了拼接精度。 展开更多

关键词 低空数字影像 粗差 huber算法 非线性最小二乘法 影像拼接

原文传递

基于微型PMU的配电线路抗差参数辨识 被引量：18

19

作者 薛安成 徐飞阳 +3 位作者 游宏宇 徐劲松 Kenneth E.Martin 毕天姝 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期1-7,43,共8页

微型相量测量单元装置为智能配电网提高可观性和可控性提供了基础。研究了基于微型相量测量单元的配电网线路参数抗差辨识方法:针对配电网三相运行不对称的情况,构建了基于相分量描述的配电线路三相π型等值模型,结合微型相量测量单元... 微型相量测量单元装置为智能配电网提高可观性和可控性提供了基础。研究了基于微型相量测量单元的配电网线路参数抗差辨识方法:针对配电网三相运行不对称的情况,构建了基于相分量描述的配电线路三相π型等值模型,结合微型相量测量单元提供的多组线路两端电压、电流相量数据,提出了基于相分量模型的、适应配电网不对称运行的最小二乘线路参数辨识方法;并引入2种抗差方法,一种为基于Huber估计的抗差最小二乘法,另一种为基于中位数估计的抗差最小二乘法。在中性点经消弧线圈或小电阻接地系统中,所提方法仅需要线路两端的电压和电流相量即可在辨识线路相参数的同时获得线路正序和零序参数;在中性点不接地系统中,由于没有零序电流分量,当系统正常运行时所提方法可辨识线路正序参数。算例仿真验证了所提方法的有效性,并比较了2种抗差方法在辨识精度、计算耗时方面的优劣,结果表明,基于中位数估计的抗差最小二乘法的抗差性能更好,计算时间较短。 展开更多

关键词 配电线路 微型PMU 抗差参数辨识 相分量法 最小二乘法 huber估计 中位数估计 中性点接地方式

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L_1和L_2规则化趋势滤波的稳健集成方法 被引量：2

20

作者 秦磊 谢邦昌 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第11期99-102,共4页

Huber损失函数是稳健回归中的经典方法,Berhu罚函数是L1和L2罚函数的集成。为了从异常值较多的时间序列中提取趋势项,本文结合Huber损失函数和Berhu罚函数,提出一种L1和L2规则化趋势滤波的稳健集成方法,该方法对异常值的干扰不敏感,同... Huber损失函数是稳健回归中的经典方法,Berhu罚函数是L1和L2罚函数的集成。为了从异常值较多的时间序列中提取趋势项,本文结合Huber损失函数和Berhu罚函数,提出一种L1和L2规则化趋势滤波的稳健集成方法,该方法对异常值的干扰不敏感,同时吸收了L1和L2罚函数的优点。模拟数据的分析显示,当时间序列存在异常值,而且内在趋势情况未知时,稳健集成方法是一种很好的折中,可以给出较好的估计结果。 展开更多

关键词 L1和L2规则化趋势滤波 huber损失函数 Berhu罚函数 稳健集成

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