1) forest height estimation
林高估计
1.
Using the cross-variance matrix of polarimetric interferometric SAR data which suffers less from noises,we proposed a new forest height estimation method.
基于噪声影响较小的极化干涉数据的互相关矩阵,提出了一种新的林高估计方法。
2) altitude estimation
高度估计
1.
HPEKF algorithm of target altitude estimation initializing in HF surface wave radar;
高频地波雷达目标高度估计起始的HPEKF算法
2.
By adopting AR model to model the random fluctuation of RCS and self adapting estimating of model parameters,an extended Kalman filter(EKF) algorithm for altitude estimation with varying RCS is proposed in this paper.
高度估计对于高频地波雷获取三维信息、提高预警能力很有意义。
3) height estimation
高度估计
1.
In a radar network composed of two 2-dimensional radars, the CRLB of height estimation is obtained.
在由2坐标雷达组成的雷达网中,推导了目标高度估计误差的CRLB(Cram啨r Rao限),并通过不同条件下的数值计算得到了一些结论。
2.
The performance of the height estimation is evaluated by using Monte Carlo simulation.
在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。
3.
The CRLB of height estimation is also derived.
给出2D多雷达组网中基于最大似然估计目标高度的方法,以及有先验信息约束条件下的目标高度估计误差的下界(CRLB)。
4) Gaussian approximation
高斯估计
1.
In this paper,Gaussian approximation is applied in the performance analysis of repeat accumulate(RA) codes over the mixed white Gaussian noise /erasures channels,a recursive equation of evolution of density and analytic expression of bit error rate are derived.
将高斯估计方法运用到规则重复累积(RA)码在具有加性白色高斯噪声和删除干扰的混合信道上的性能分析中,导出了RA码在该信道上概率密度进化的递归等式和误码率的解析表达式。
2.
Gaussian approximation models the message density in message passing decoders as Gaussian distribution.
将高斯估计方法运用到IRA码在具有加性白色高斯噪声和删除干扰的混合信道上的性能分析中,导出了IRA码在该信道上概率密度进化的递归等式和误码率的解析表达式。
3.
IRA codes are optimized by Gaussian approximation methods in VHM systems.
通过高斯估计方法设计出适合全息存储系统的IRA码,并对其在系统中的应用进行了仿真,结果表明全息信道中IRA码的性能要远优于RS码。
5) gaussian estimation
高斯估计
1.
This paper uses Gaussian estimation methodology and the data of short inter-bank interest rates of China to estimate the continuous time one-factor term structure model of interest rates.
文章采用高斯估计方法,使用中国银行间债券市场国债短期利率数据,对单因子连续时间利率期限结构模型进行了参数估计,实证结果显示我国银行间国债市场的短期利率具有均值恢复特性。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条