改进的SRCDKF-PF算法及在BOT系统中的应用

针对纯方位目标跟踪(Bearing-Only Tracking, BOT)系统强非线性特点,提出一种新的解决方案:采用平方根中心差分卡尔曼滤波器(Square-Root CDKF, SRCDKF)产生粒子滤波提议分布,融入最新的观测数据影响;增加改进措施以提高滤波性能,如采用系统重抽样算法减少方差、应用马尔可夫链模特卡罗(Markov chain Monte Carlo ,MCMC)方法消除粒子贫乏等.仿真表明该算法是有效的,针对当前BOT系统,比传统EKF、PF算法可靠性更好,跟踪精度更高.     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

基于改进Mycielski方法的风速预测

风速的建模和预测对有效利用风能有着重要意义, 由于风速时间序列为非正态分布且有易变性, 应用统计建模的方法来精确预测风速往往较困难. 本文基于一种类似于高阶马尔可夫链的Mycielski方法来预测风速, 为提高预测精度, 风速状态被重新定义在一个较小的范围内, 然后在历史数据序列中搜寻最长长度的重复序列. 数值实验和比较结果的F检验值表明改进的Mycielski方法在预测精度上得到了显著提高.     

密集杂波环境下的数据关联算法研究

提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的数据关联算法-MCMCDA.该算法通过在相应的关联事件空间中采样,能有效地估计数据的边际关联概率,且算法的估计精度可根据需要进行调节.仿真结果表明,在跟踪的目标数目较多,杂波密度较高的情况下,JPDA算法因出现"组合爆炸"问题而难以满足实时性要求;Cheap JPDA算法虽然简便易行,但在目标出现交叉时性能大大下降.MCMCDA算法则能在各种情况下以较低的计算负荷保持数据关联的精度,且算法性能稳定,从而能够较好的满足实际工程的需要.     

大气低频噪声混合模型的MCMC参数估计

大气噪声是低频通信中的主要干扰,且具有严重非高斯分布特性,对非高斯噪声模型的参数估计对于提高低频接收机的性能具有重要意义。设计了估计非高斯混合模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)算法,该算法通过构建贝叶斯层次模型,利用Gibbs抽样和M-H抽样更新迭代参数。利用乘积特性,将稳定分布作为等价的高斯分布来处理,并在层次模型中设置多个额外参数,以增强其灵活性。仿真实验与实测数据表明,该算法迭代收敛快、精度高,有很高的实用价值。     

基于MCMC稳态模拟的Weibull回归模型及其可靠性应用

讨论了贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull回归模型，提出针对寿命服从weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在失效率的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下参数在Weibuil回归模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用BUGS软件包进行建模分析的过程，证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

一种基于吉布斯抽样的MUSIC频率-方位联合估计算法

将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimator Based on Gibbs Sampling,简称Gibbs-MUSIC).并用该方法联合估计多个目标的频率和方位.这种方法将MUSIC方法的谱函数作为频率和方位的联合概率密度函数,并采用马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样.仿真实验显示在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力,而且降低了计算量,减少了存储量.     

分段平稳变结构DBN模型区域内的结构学习

为解决在有限的样本数据和缺乏先验知识条件下对非平稳随机过程进行建模的问题,提出分段平稳变结构动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)的概念。在每一个平稳模型区域内,将模型近似表征为一阶条件独立DBN,稀疏的结构加快了DBN的学习过程。改进了基于标准马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的DBN结构学习算法,利用自适应增加的马尔可夫链个数,有效防止标准MCMC算法在寻优迭代计算中出现过早收敛。与标准MCMC算法、结构期望最大化算法等进行对比实验,验证了所提算法的有效性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,China The International Congress on Industrial and Applied Mathematics(IClAM)is the premier international congress in the field ofapplied mathematics held every four years under the auspices ofthe International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists and entrepreneurs fiom around the world will gather in Beijing,China for the 8th IClAM to be held at