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设计阵列亏秩时几种估计性能的比较 被引量:2

The Performance Comparison of Several Estimate in the Condition of Singular Matrix
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摘要 在给定的线性模型下 ,讨论了在设计阵列亏秩时 ,最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较 .得出了在一定条件下 ,最优加权最小二乘估计等价于线性无偏最小方差估计 .在噪声方差矩阵可逆、未知参数方差矩阵可逆条件下 ,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计方差的差表达式 ,并在一定条件下 。 The discussion on the performance coparison among least squares estimate, optimally weighted least squares estimate and linear unbiased minimum variance estimate of column singular design matrix for a linear model is presented. Under a condition on noise variance matrix invertibility and unknown parameter variance matrix invertilibity, the difference between optimally weighted least squares estimate and linear unbiased minimum variance estimate error variances can be calculated, and the two estimates can converge to the same one under a certain condition.
出处 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期839-842,共4页 Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)
关键词 阵列亏秩 线性模型 最小二乘估计 最优加权最小二乘估计 线性无偏最小方差估计 性能比较 linear model least squares optimally weighted least squares linear unbiased minimum variance estimate
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献5

  • 1A.P.塞奇 J.L.梅尔萨.估计理论及其在通讯与控制中的应用[M].北京:科学出版社,1978.. 被引量:1
  • 2Zhu Yunmin,IEEE Trans Aerospace Electronic Systems,1999年,35卷,1期,102页 被引量:1
  • 3Zhu Yunmin,The Proceedings of 1999 Int Information Fusion Conference,1999年 被引量:1
  • 4Chui C K,Kalman Filtering with Real Time Applications,1987年 被引量:1
  • 5塞奇 A P,估计理论及其在通讯与控制中的应用,1978年 被引量:1

共引文献8

同被引文献8

引证文献2

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