正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

一种新的自变量选择准则

本文提出了一种着眼于提高回归系数估值精度的自变量选取准则,同时给出了相应的算法。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

二维Root-MUSIC

将一维Ｒｏｏｔ－ＭＵＳＩＣ推广到二维，从而得到了一种新的二维方向估计方法，它具有计算量小的优点。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。