异常市场的判别

给出了股票价格的Black Scholes模型中股票期望收益率μ及波动率σ2的估计,并证明了这种估计的良好性质。给出异常市场判别准则,提出第一、第二警戒值的计算公式。     

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。     

基于参数稳态判定的两阶段序贯仿真分析策略

两阶段序贯分析方法是仿真(模拟)实验研究中的一种常用方法,它虽然可以通过控制实验给出符合精度要求的结果数据,但以其现有形式有时却无法避免冗余计算的存在和实验过早终止的可能.在回顾了现有终态仿真解算终止策略特点的基础上,分析了所需样本总数的估计值与当前可用样本间的变化关系,提出了一种基于参数稳态判定的改进两阶段序贯方法....     

机动目标跟踪误差CRLB计算与分析

克拉美-罗下限(CRLB)作为参数估计所能达到的最低误差限,常被用来衡量算法估计性能的优劣程度。以转弯机动为例,研究了有源(主动)和无源(被动)两种观测条件下目标跟踪CRLB计算的一般方法,并通过矩阵理论分析了目标机动可能引起的CRLB突变的原因,为机动目标跟踪的算法性能评估提供了有效手段。最后给出了仿真算例。     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

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。     

三维疏散仿真平台研究与开发

介绍了构建三维疏散仿真平台的基本原则,从建筑模型的导入、网格的自动剖分、人员模型的构建、人员行走规则、模拟结果的显示等方面对疏散仿真平台进行了阐述,测试了疏散仿真平台的功能,得出模拟结果与疏散演习结果接近的结论,认为该疏散仿真平台具有广泛的应用前景。     

计算机控制发动机喷油量的分析

分析了在计算机控制下的喷油量调控原理,阐述了基本喷油量、校正喷油量、开环控制喷油量和最终闭环喷油量的数学模型.     

冲击噪声背景下引信目标方位估计方法研究

针对在冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的缺点,提出了一种新的引信目标方位估计方法。该方法引入α稳定分布模型对冲击噪声建模,通过对引信阵列天线接收信号共变矩阵的特征分解估计噪声子空间,再依据最小范数算法实现了对目标方位的估计。计算机仿真实验证明了所提出新方法的有效性。