【摘要】：在建立雷達(dá)高度計海況偏差(Sea State Bias,SSB)非參數(shù)模型時,通常會用到局部線性回歸(Local Linear Regression,LLR)估計器,而傳統(tǒng)的局部線性回歸估計器涉及高維矩陣運算,當(dāng)建模的數(shù)據(jù)量較大時,估計海況偏差需要大量的時間,從而使得非參數(shù)估計方法很難用于高維海況偏差模型。該文提出一種改進(jìn)的局部線性回歸(Improved Local Linear Regression,ILLR)估計器,可以避免傳統(tǒng)的LLR估計器所需的高維矩陣運算,在不影響海況偏差估計結(jié)果的條件下,將局部線性回歸估計器獲取加權(quán)函數(shù)的時間復(fù)雜度由O(N)2降低為O(N),從而大幅地降低估計海況偏差所需的時間,為實現(xiàn)高維非參數(shù)海況偏差模型的實時運算奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:The local linear regression (Local Linear Regression,LLR) estimator is usually used in the establishment of the non-parametric model of radar altimeter sea condition deviation (Sea State Bias,SSB), while the traditional local linear regression estimator involves high dimensional matrix operation. It takes a lot of time to estimate the sea condition deviation, which makes it difficult to use the nonparametric estimation method in the high-dimensional sea condition deviation model. In this paper, an improved local linear regression (Improved Local Linear Regression,ILLR) estimator is proposed, which can avoid the high dimensional matrix operation required by the traditional LLR estimator, without affecting the result of sea condition deviation estimation. The time complexity of the local linear regression estimator to obtain the weighting function is reduced from O (N) 2 to O (N), which greatly reduces the time required to estimate the sea condition deviation, which lays a foundation for the real-time operation of the high-dimensional non-parametric sea condition deviation model.
【作者單位】： 中國科學(xué)院微波遙感技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心;中國科學(xué)院大學(xué);國家海洋局煙臺海洋環(huán)境監(jiān)測中心站;
【分類號】：P714.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 譚立揚,T.W.Weber;一種用于在線控制的快速高精度估計器[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;1993年01期

2 尹征琦,邱祖廉,張桂紅;擾動估計器的構(gòu)造和設(shè)計[J];控制理論與應(yīng)用;1998年04期

3 馬進(jìn);關(guān)于無限時間狀態(tài)估計問題[J];控制理論與應(yīng)用;1987年04期

4 鄧超,吳龍標(biāo);一種抑制語音噪聲的最佳約束線性估計器[J];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報;1997年01期

5 王憲杰,車福琴;數(shù)字傳輸系統(tǒng)的最佳估計器[J];黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報;1992年02期

6 惠俊英,蔡平,馬曉民;自適應(yīng)陷波濾波器應(yīng)用研究[J];聲學(xué)學(xué)報;1991年01期

7 王維果;周淵平;范永勝;;一種改進(jìn)的最大似然STSA估計器[J];四川大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年06期

8 譚立揚;一類具有可調(diào)參數(shù)有偏估計器的穩(wěn)健性（Robustness）[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;1994年01期

9 ;[J];;年期

相關(guān)會議論文 前6條

1 張靜遠(yuǎn);蔣興舟;;一種寬帶參數(shù)估計器的性能分析[A];中國聲學(xué)學(xué)會1999年青年學(xué)術(shù)會議[CYCA'99]論文集[C];1999年

2 江南;黃建國;黃清;;基于互相關(guān)函數(shù)的頻域?qū)崿F(xiàn)時延估計器[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

3 李燕君;曹峰;陳積明;王智;;傳感器網(wǎng)絡(luò)中的鏈路估計研究[A];第一屆建立和諧人機環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2005）論文集[C];2005年

4 賈增本;解小華;連璽;劉通;;基于FPGA的汽車質(zhì)心側(cè)偏角估計器設(shè)計與實現(xiàn)[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會D卷[C];2011年

5 姚鵬;方世良;;采用閉環(huán)方式的聯(lián)合檢測與估計初探[A];中國聲學(xué)學(xué)會2002年全國聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

6 賈增本;趙海艷;解小華;馬明霞;;基于FPGA的車輛速度估計器設(shè)計與實現(xiàn)[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 許俊蓮;帶乘法噪聲密度函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)的小波估計[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

2 李蕊;帶加法噪聲密度函數(shù)的最優(yōu)小波估計[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 常軍;基于等價輸入干擾估計器的永磁同步電機控制器的設(shè)計與實現(xiàn)[D];江南大學(xué);2009年

2 綦祥;多智能體編隊系統(tǒng)的分布式估計器設(shè)計方法[D];上海交通大學(xué);2013年

3 任麗娜;驅(qū)動軸力矩估計器的設(shè)計[D];吉林大學(xué);2014年

4 孟凡坤;基于FPGA車速估計器的實現(xiàn)及通信設(shè)計[D];吉林大學(xué);2014年

5 蔡可天;基于FPGA車速估計器的平臺實現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2015年

6 吳正成;基于等價輸入干擾估計器的永磁同步伺服系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];江南大學(xué);2011年

7 劉振全;微分估計器與控制器的研究及應(yīng)用[D];天津科技大學(xué);2004年

，

本文編號：2273520