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摘要:
在多传感器决策和估计融合中,利用多站之间的随机信号观测的联合密度函数可以提高决策和估计融合的性能.然而,在多传感器信号的观测采样过程中,单站往往可以采到丰富的信号观测样本,而多站之间只能采集到少量的联合信号观测样本.采用经典的核密度估计方法只能利用多站之间少量的联合随机信号的观测样本来估计信号观测的联合密度函数,无法利用单站丰富的信号观测的样本信息.本文基于Copulas获得了两种多元密度函数的非参数估计方法.它们既能充分的利用多站之间的少量的联合观测样本的信息,又能充分的利用单站丰富的观测样本的信息.数值实验表明这两种多元密度估计都优于多元核密度估计.
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文献信息
篇名 基于Copulas的多元密度函数估计方法
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 Copulas 多元核密度估计 非参数估
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 705-712
页数 分类号 O177.91
字数 4335字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2010.04.007
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研究主题发展历程
节点文献
Copulas
多元核密度估计
非参数估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
25503
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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