1) mobile location estimator
移动定位估计
2) mobile location estimation
移动位置估计
1.
Federated UKF algorithm for mobile location estimation with TDOA/Doppler measurements
基于TDOA/Doppler测量的联邦UKF移动位置估计算法(英文)
3) displacement estimation
位移估计
1.
Denoising algorithm of displacement estimation based on phase difference of Fourier transform;
基于傅里叶相位差的抗噪声位移估计算法
2.
5 times of that in small earthquake for displacement estimation.
在22组计算结果统计分析的基础上,对混合结构的变形特征、位移控制、位移随地震作用变化规律以及罕遇地震作用下弹塑性位移估计等问题进行了研究。
3.
ESG rotor\'s displacement estimation during large movement range will bring with severe nonlinearity and coupling,which makes the measurement circuit using traditional 3/4 and 4/3 transform fail to estimate its accurate position.
本文分别利用基于小波网络和S型网络的非线性ARX模型,设计了转子位移估计环节。
4) location/estimation
定位和估计
5) mobile location
移动定位
1.
The Study of Mobile Location Algorithm with NLOS Error Mitigation;
消除非视距传播误差的移动定位算法研究
2.
Design and C++ implementation of high accuracy mobile location system based on network RTK
基于网络RTK高精度移动定位系统的设计与C++实现
3.
A new mobile location method based on signal attenuation is presented in this paper.
文章提出了一种新的基于SA(信号衰减)的蜂窝移动定位技术,该技术对实测取得的信号场强分布数据进行统计学分析和特征值提取,建立信号特征—位置数据库,从而对移动终端进行精确定位。
6) mobile positioning
移动定位
1.
Research of a real-time vehicle positioning system based on mobile positioning and GPS positioning;
移动定位与GPS定位相结合的实时车辆定位系统研究
2.
Research of Mobile Positioning Strategies in Fixed Relaying Cellular Network;
固定中继蜂窝网络中移动定位策略的研究
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]
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条