Pickands型推广估计量的渐近正态性

极值指数在许多实际领域广泛应用:如组合投资、风险值的计算、预报地震等, 估计极值指数γ以及它的性质的研究近年来成为极值统计理论的基本问题。主要研究极值指数γ的一个估计量:Pickands型推广估计量的渐近正态性质。首先研究由Pickands型推广估计量构成的一随机过程,得到了该过程的渐近分布;然后利用研究结果证明了Pickands 型推广估计量的渐近正态性,得到其渐近方差;最后对提出的Pickands型推广估计的平滑估计量进行了相应研究。     

关于正规变换函数性质的研究

正规变换函数是研究估计量的各类渐近性质的重要工具，在估计量的渐近性质研究中起着非常重要的作用。通过对正规变换函数性质的研究，利用概率统计的分析方法，对正规变换函数的性质做出更为深刻的刻画，推广了正规变换函数的性质，得到了正规变换函数的一系列好的性质，为极值理论领域中估计量及估计量各类性质的研究提供了有力的工具。     

局部线性估计在半参数条件矩中的应用

半参数方法在计量经济领域有着广泛的应用，但由于其既有参数变量，又有未知函数，因此采用条件矩限制和Sieve方法来得到其参数估计是一个比较好的方法。作为一种非参数回归方法，局部线性估计具有优良的统计特性，因此本文用它来得到条件矩的一个非参数估计，并在此基础上证明了估计参数的一致性和收敛速率。     

Banach空间的次强收敛

在Banach空间和Hilbert空间中分别有强收敛和弱收敛。除此以外将定义一种新的收敛———次强收敛 ,并讨论其间的关系。     

胞腔动力学中一个偶合系统的渐近性质

本文讨论一个生物系统的解,利用上,下解构造两个迭代序列,证明了它们分别单调上升,下降收敛到方程的唯一解,并得到解到一个估计式,进一步通过巧妙地构造适当的初始迭代函数,得到了解的一系列渐近性质。     

接地双层介质上平面螺旋天线的数值分析与实验结果

本文对接地双层介质结构上的阿基米德平面螺旋天线进行了研究。以接地双层结构上水平赫芝偶极子Ｓｏｍｍｅｒｆｅｌｄ型积分的格林函数为基础,用矩量法求解积分方程,从而确定出螺旋天线臂上的电流分布。用渐近法估计Ｓｏｍｍｅｒｆｅｌｄ积分得到远区电场的解析表达式,由此计算出输入阻抗、方向图、功率增益和轴比。这些参数值对于双层结构上印刷线天线的优化设计具有重要指导意义。实验结果证明了数值方法的正确性     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

基于RWG基函数的电场积分方程的奇异性处理

采用矩量法分析导体三维散射体时,基于RWG基函数的电场积分方程存在奇异性,如果直接使用数值积分,则准确性很低。为了得到准确的积分结果,将被积函数拆分为2部分,对于无奇异点的部分直接使用数值积分求解,而对于包含奇异点的部分通过积分变换简化被积函数,得到解析表达式,计算实例验证了这种方法的正确性。     

复杂线天线的一种矩量法算法

采用矩量法来计算复杂线天线.针对复杂线天线的特点,选择合适的积分方程和基函数的形式,收敛很快;另外对端点和结点的影响也做了处理,提高了计算精确度.     

基于Kalman滤波器的放大转发双向中继联合信道估计方法

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。首先根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。随后在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

应用Kalman滤波器估计放大转发双向中继联合信道

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

稀薄气体动理论中介观尺度数值模拟的加速方法

针对滑移流、早期过渡流区域采用离散速度法(discrete velocity method, DVM)求解Boltzmann方程收敛速度极慢、计算资源消耗大的难题,提出全流场耦合介观/宏观方程加速方法。在介观层面基于有限差分的DVM求解Boltzmann方程,在宏观层面基于有限体积的压力耦合方程组半隐式方法求解矩方程,充分利用纳维-斯托克斯-傅里叶/R26矩方程在低克努森数下的快速收敛特性,对介观方程进行加速。基于高阶Hermite多项式重构分布函数,完成宏观方程与介观方程之间的数据传输。仿真结果表明:全流场耦合介观/宏观方程的加速方法在滑移流、早期过渡流区域具有显著加速性能,最大降低了95.28%的计算时长;但对中、大克努森数流域,加速性能大幅度下降。     

Estimating failure time distribution and its parameters based on intermediate data from a Wiener degradation model

Instead of measuring a Wiener degradation or performance process at predetermined time points to track degradation or performance of a product for estimating its lifetime, we propose to obtain the first‐passage times of the process over certain nonfailure thresholds. Based on only these intermediate data, we obtain the uniformly minimum variance unbiased estimator and uniformly most accurate confidence interval for the mean lifetime. For estimating the lifetime distribution function, we propose a modified maximum likelihood estimator and a new estimator and prove that, by increasing the sample size of the intermediate data, these estimators and the above‐mentioned estimator of the mean lifetime can achieve the same levels of accuracy as the estimators assuming one has failure times. Thus, our method of using only intermediate data is useful for highly reliable products when their failure times are difficult to obtain. Furthermore, we show that the proposed new estimator of the lifetime distribution function is more accurate than the standard and modified maximum likelihood estimators. We also obtain approximate confidence intervals for the lifetime distribution function and its percentiles. Finally, we use light‐emitting diodes as an example to illustrate our method and demonstrate how to validate the Wiener assumption during the testing. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

高可靠性软件的极值统计分析

提出了极值统计分析的方法.对于失效数据极值分布函数的拟合检验,采用了相关系数法;对于母体分布的参数估计,则分别采用了最小二乘估计(LSE)和极大似然估计(MLE);最后通过一个实例说明了统计过程,并用模拟的方法证明了最小二乘估计较好.     

An empirical bayes estimator for the scale parameter of the two-parameter weibull distribution

An empirical Bayes estimator is given for the scale parameter in the two-parameter Weibull distribution. The scale parameter is assumed to vary randomly throughout a sequence of experiments according to a common, but unknown, prior distribution. The shape parameter is assumed to be known, however, it may be different in each experiment. The estimator is obtained by means of a continuous approximation to the unknown prior density function. Results from Monte Carlo simulation are reported which show that the estimator has smaller mean-squared errors than the usual maximum-likelihood estimator.