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。     

非匹配摄动系统协方差矩阵的定界估计

基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ 稳定性理论,在系统矩阵及噪声输入矩阵均存在非匹配摄动的一般情形下,研究随机系统稳态状态协方差的定界估计问题,通过求解两个代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程,给出了该协方差矩阵上下界的估计式,并提供了一个说明性算例     

电化教材的本质与功能结构简析

本文从认识论和时空观的角度提出教材发展中的三种载体、三种型式;论述了电化教材是“形象”螺旋回归的必然;从传统教材的质变,引伸出电化教材的选择性功能结构及其五大要素;阐述了电化教材在内容选取、表述方法、过程控制、超越时空等方面的“滞后”、“同步”、“超前”机动的综合时空观及其现实意义;最后明确指出:电化教学理论的土壤在于电化教材的建设及其运用。     

一种用AR模型参数自适应检测瞬态信号的新方法

本文研究AR 模型参数特征用于瞬态信号自适应检测的问题。本文依据AR 模型参数矢量长度为特征检测信号的思思,提出了一种具有良好地自适应抑制噪声扰动的参数估计方法,弥补了LS、SVDT 方法的不足。理论分析和实验结果均表明,本文的方法具有很好的AR 模型参数估计和瞬态信号检测性能。     

Gamma分布的Bootstrap估计

本文以二参数(三参数)Gamma 分布的极大似然估计为基础构造出其参数的Bootstrap 估计(简记 MLBE 估计),同时证明了这种估计在大样本情况下是相合的。通过计算机模拟表明:MLBE 估计在小样本下比 MLE 估计更有效,特别是 MLBE 估计能很好地解决三参数 Gamma 分布的区间估计问题。     

动态均匀分布模型及Bayes预测

Ｂａｙｅｓ预测是在Ｂａｙｅｓ统计分析基础上得到的一种预测方法,本文给出了观测服从均匀分布的动态均匀分布模型,并在状态向量线Ｂａｙｅｓ最优估计基础上给出了模型参数的修正递推及Ｂａｙｅｓ预测。     

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     

三轴MEMS加速度计的最大似然校正算法

加速度计是惯性导航系统的重要测量元件,而由于制造工艺及各类传感器误差,低成本加速度计很难达到要求的精度,因此需要对其进行校正。提出一种基于最大似然估计的加速度计自校正算法。综合考虑加速度计零偏、比例误差、非正交误差、安装误差与测量噪声,建立了传感器误差模型。在此基础上,将加速度校正问题转化为校正参数的最大似然估计问题。通过数值仿真和实测试验验证,表明算法具有较高的参数估计精度,能够有效地对上述因素引起的误差进行校正。     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。