线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

线性回归模型系数岭估计的改进研究

对作者提出的c-k型估计,进行了进一步的研究.证明利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件.证明了c-k型估计的可容许性.文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

战略导弹制导系统精度评估方法及应用研究

本文论述了战略导弹制导系统精度评估方法,并分析了影响制导精度的各种因素;在定性分析的基础上,建立了制导系统的误差模型,并将此模型归纳为线性回归模型;最后,对目前所采用的误差分离方法进行了分析和比较,并将模型参考自适应思想与岭估计方法相结合,形成了模型参考自适应广义岭估计方法,为解决制导系统误差分离问题提供了一条有效途径。     

先验信息下的改进主成分估计

对于线性模型Ｙ＝ＸＣ＋ε,Ｅ（ε）＝０,Ｃｏｖ（ε,ε）＝σ２Ｉ,在先验信息（Ｅ（Ｃ）＝０,Ｃｏｖ（Ｃ,Ｃ）＝σ２０Ｉ）下,本文给出主成分个数的一种更合理取法,并提出了一种改进的主成分估计。文中证明了该估计是可容许估计,且在“平均”均方误差意义下,优于最小二乘估计,亦优于主成分估计     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

并联可修系统的参数估计

假设单元的失效时间和修理时间服从参数不同的指数分布,给出了导弹武器系统中两单元并联可修系统未知参数的Bayes估计。在Bayes估计中,采用Monte-Carlo方法分别对LINEX损失及平方损失下的Bayes估计进行了比较研究。结果表明,选用LINEX损失下得到的估计有较小的均方误差。     

纯方位偏差补偿估计算法研究

众所周知,纯方位伪线性估计有着严重的偏差问题。以伪线性估计的理论模型为基础,研究它在纯方位问题中的应用。将伪线性估计的偏差分离出来,形成偏差补偿估计,对这种估计方法进行仿真计算,并与伪线性估计相比较,经蒙特卡罗仿真研究,其估计偏差确实比伪线性估计小,算法性能反映在一些典型态势上。     

跨声速母弹空腔流的数值模拟

将ＳＬＩＰ格式和ＬＵ－ＳＳＯＲ隐式迭代方法结合，数值模拟了尖头母弹在开舱前后的跨声速定常流场。采用修正的Ｂ－Ｌ湍流模型，用轴对称Ｎ－Ｓ方程求解零攻角时母弹在Ｍａｃｈ数０．９４～０．９８ 的临界气动特性和空腔流特性。开舱前母弹计算结果与实验以及Ｓａｈｕ 的结果能够很好吻合， 开舱后空腔流的计算结果也给出了合理的理论分析。     

初始误差和制导工具误差估计的非线性方法

准确估计初始误差和制导工具误差是机动发射飞行器精度鉴定必须解决的重要问题之一,提出了一种基于非线性模型的误差估计新方法。给出了平台初始失准角向定向误差的转换方法,采用不动点迭代法实现真实视加速度的精确计算,将真实发射系的轨道参数表示为初始误差和工具误差的非线性函数,结合外测数据建立了同时估计初始误差、工具误差、外测系统误差、遥外测时间零点偏差的非线性模型,避免了初始误差的线性化近似。给出了Bayes极大后验估计方法,利用非线性模型和先验信息获得误差的最优估计,证明了估计方法的收敛性。仿真结果表明,所提方法提高了初始误差和工具误差的估计精度,并实现了测量数据的自校准。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于CWLS时差频差无源定位闭式解算方法

针对时差频差无源定位场景,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法。在两步加权最小二乘算法基础上,建立了基于约束加权最小二乘的无源定位模型,推导其无约束最优化形式并给出目标状态估计的解析解。推导了目标状态估计均方误差的表达式,通过理论分析证明所提算法在保持两步加权最小二乘算法定位精度基础上,具有偏差减小特性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近CRLB,定位偏差明显小于两步加权最小二乘算法,验证了理论分析的有效性和所提算法的优越性。     

干扰条件下基于MMSE准则的弹载雷达认知波形优化

针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。     

态势估计中一种基于贝叶斯估计的统计时间推理方法

统计时间推理是态势估计中的一个重要组成部分。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（Ｍａｘｉ－ｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数,估计方差较大。文中建立的已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,将未知时间变量扩展为随机变量,将贝叶斯估计（ＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＢＥ）引入时间推理。经过对两种推理算法的性能进行分析和比较,发现在一定范围内,基于ＢＥ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

基于几何法和信息融合的2D雷达目标高度估计

在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。仿真计算表明 ,基于融合方法得到的高度估计较之只用几何方法得到的高度估计 ,性能得到了明显的提高。     

态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

逐步Ⅰ型混合截尾试验下Burr部件的可靠性分析

在逐步Ⅰ型混合截尾试验下,研究了Burr部件寿命参数及可靠性指标的极大似然估计和Bayes估计.利用简单迭代方法,给出了寿命参数和可靠性指标的极大似然估计的数值解.然后利用Lindely Bayes近似算法得到了平方损失下寿命参数以及可靠性指标的Bayes估计.最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计较极大似然估计的误差小.     

逐步Ⅱ型截尾情形下逆-Weibull部件的Bayes估计

在逐步Ⅱ型截尾试验下,研究了逆-Weibull部件寿命参数的极大似然估计和Bayes估计。利用简单迭代方法,给出了寿命参数的极大似然估计的数值解。然后基于不同的先验分布,得到不同损失函数下寿命参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计,且LINEX损失下的Bayes估计误差最小。     

基于AIS的对海雷达多目标联合误差估计方法

提出了一种基于AIS的对海警戒雷达多目标联合误差估计方法,该方法以高精度AIS提供的目标信息为目标真值,对雷达进行误差估计。利用系统积累的多目标航迹信息,首先进行目标粗关联,将航迹信息进行时空对准后产生误差序列,通过单目标误差序列统计信息进行异常值的筛选,再通过多目标误差序列进行错误关联目标的检验,最终对剩余误差序列进行误差估计。通过实测数据和实际应用证明,该方法估计的雷达误差较准确,用估计结果对雷达误差进行校准后可有效减小对海雷达的系统误差。     

无人机时频二维信道估计研究

依据无人机信道快速时变的相关参数，设计了信道估计所需的时频二维插入导频图案，利用最小均方误差准则，采用维纳滤波器，实现了无人机时频二维信道估计。通过性能分析和数值仿真可以看出，基于Wiener滤波MMSE准则设计时频二维信道估计不仅可以提高无人机信道的精度，同时还可以保证信道的鲁棒性能。     

逆合成孔径雷达成像运动补偿自聚焦方法研究

讨论了逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）成像运动补偿的途径,建立了动目标回波信号模型,在此基础上提出了利用图像熵和串导出值来估计目标的运动参数,以进行运动补偿。仿真证明这两种方法在目标运动相对平滑时能够实现最优成像。