1) target maneuver estimation
机动估计
1.
In order to estimate the target maneuver in terminal phase of air-to-air missile,a target maneuver estimation algorithm which is based on target acceleration "current model" was proposed for the reason to meet the guidance demand.
仿真结果表明,该算法在末制导中目标的机动估计精度要优于传统方法。
2) dynamic Bayes stochastic estimation
动态Bayes随机估计
1.
Then the steps of dynamic Bayes stochastic estimation are given.
在刚架结构随机有限元方程的基础上,首次建立了刚架结构位移参数的动态Bayes误差函数,推导了相应的动态Bayes均值和方差表达式,提出多维参数估计步长的一维自动寻优方案后,结合CG法研究了刚架结构位移参数的动态Bayes随机估计方法,同时给出了刚架结构位移参数具体估计步骤。
3) input estimat
机动输入估计
1.
The article puts forward a new Kalman filter with input estimation.
提出一种新的机动输入估计的卡尔曼滤波器 。
4) camera motion estimation
摄像机运动估计
1.
In this paper a robust camera motion estimation algorithm called as ASRC(adaptive-scale residual consensus) is developed.
现提出一种MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计——自适应尺度残差一致性ASRC(Adaptive-Scale Residual Consensus)算法,只使用P帧的运动向量,并对多重结构噪声可达到80%的击穿点,使MPEG矢量场中奇异值的影响降到最小。
6) motion estimation
运动估计
1.
Extended difference function and its application in image motion estimation;
扩展差值函数及其在图像运动估计中的应用
2.
A fast motion estimation search algorithm based on vector prediction;
基于矢量预测的快速运动估计搜索算法
3.
Optimization of multi-mode motion estimation algorithm in H.264;
H.264中多模式运动估计算法优化
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