Mlinex损失函数下反向帕累托分布形状参数的Bayes估计

文章研究了Mlinex损失函数下反向帕累托分布的参数估计问题。在已知反向帕累托分布位置参数的情况下,给出形状参数的五种估计方法：极大似然估计、最大后验估计、经典Bayes估计、多层Bayes估计、E-Bayes估计,并推导出相应估计方法下的具体表达式。利用MC方法在R软件下进行数值模拟,对比模拟数据确定了参数估计的最优环境,并验证了估计方法的合理性和估计结果的准确性与稳健性,得到了E-Bayes估计为最优估计方法的结论;最后利用最优估计方法对实例进行数据拟合,确定了新疆县市级城市的人均城市道路面积可以利用反向帕累托分布近似拟合,并结合最终数据给出了相应的数据分析。     

电力系统状态估计研究综述

电力系统状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,其结果直接影响电网调度的智能化分析与决策。综述了电力系统状态估计的研究现状。首先,简要分析了电力系统经典静态状态估计和动态状态估计的基本功能及其发展;然后,介绍了几种目前新出现的状态估计方法,即新息图状态估计、谐波状态估计、配电网状态估计等,指出各个方法的优缺点。最后,对状态估计方法中值得研究的方面进行了展望。     

Gompertz分布尺度参数的最短区间估计

研究了Gompertz分布尺度参数的极大似然估计和区间估计方法,给出了Gompertz分布尺度参数的最短区间估计方法;通过实例验证了尺度参数的置信区间包含其极大似然估计值,指出了最短区间估计方法较传统区间估计方法的优越性。     

基于指数模型的R=P(Y<X<Z)统计推断（英文）

文章讨论了接收器工作特性曲线(ROC)指标R=P(Y X Z)的统计推断问题,分别给出了R的不同点估计和区间估计,其中点估计包括最大似然估计和贝叶斯估计,区间估计包括正态近似区间估计、精确区间估计以及贝叶斯可信度置信区间估计。通过数值模拟,比较了上述估计方法的优劣,并且给出了选择不同估计方法的建议,数值模拟结果表明上述估计方法是可行的。     

调频信号DOA估计的研究

针对传统信号DOA估计技术的不足,采用近年来时频分析技术与传统DOA估计相结合的估计方法—时频MUSIC,对线性调频信号进行DOA估计,得到了较传统DOA估计方法精度高的估计结果,并简叙了这种方法的主要基本思想及适用背景。     

Meta分析中异质性方差区间估计方法及改进

Meta分析中的异质性程度可以用异质性方差度量。为了估计异质性方差,人们研究并给出了各种估计方法,如矩估计、最大似然估计、经验贝叶斯估计等。在点估计的基础上,还进一步研究了异质性方差的区间估计,从而更加准确和有效地度量异质性大小。构建置信区间的方法也有很多,如似然估计,WALD型置信区间,基于Q统计量的置信区间等。本文在介绍已有的几种异质性方差区间估计方法的基础上,给出了假设 近似服从正态分布的情况下,异质性方差的区间估计方法,导出了异质性方差置信区间的解析表达式。仿真计算及实例分析表明该方法是稳健、可靠的。     

多项式零点的界的一种估计

本文提出了多项式零点的界的一种估计方法,并利用这种估计方法,得到了一些新的估计,改进了一些经典的估计式和近期的估计式。     

瑞利分布参数的最短区间估计

研究了瑞利分布参数的区间估计方法。给出了瑞利分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的应用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

FMT系统中信道估计的分析与仿真

根据FMT系统的特点,研究了在FMT系统中进行信道估计的方法．在此基础上,改进了基于扩频序列的信道估计方法．理论分析和计算机仿真结果均表明,在时域中对FMT系统进行信道估计简单有效,并且基于扩频序列估计的性能优于LS估计,改进后的估计方法进一步提高了性能。     

基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.     

变系数固定效应面板数据模型的估计

在面板数据下基于变系数固定效应模型，采用两步估计方法和截面核估计方法来估计模型中的变系数部分及固定效应。模拟结果表明，当样本数据较小且观测次数较多时，两步估计法的估计效率略高于截面核估计的；而当样本数据较大且观测次数较少时，截面核估计方法的估计效率比两步估计的略好。本文通过两组不同样本的模拟数据验证了两种估计方法的有效性，说明变系数固定效应模型是处理面板数据的有效工具。     

非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.     

基于LS信道估计的研究与改进

信道估计在通信系统中占据着非常重要的位置，在此介绍和分析传统的LS估计准则，提出改进的LS信道估计准则，建立改进LS信道估计的数学模型，并对改进的LS信道进行了仿真。仿真结果表明改进的LS估计能够降低估计偏差的影响，有比LS准则较低的误码率。     

A Novel Two-step Frequency Offset Estimator for OFDM

Based on an orthogonal frequency division multiplexing（OFDM） training symbol with L identical parts, a novel carrier frequency offset （CFO） estimator is proposed for OFDM systems. The CFO is estimated in two steps, fine estimate and coarse estimate. In the first step, the fine estimation is performed based on the principle of minimum variance. However, the fine estimation has ambiguity since its estimate range is limited. In the second step, the coarse estimation is obtained, which results in a larger estimate range but less precision. Using the coarse estimation, the ambiguity of fine estimation is resolved. To fully use the correlation among L identical parts, the fine estimation resolved the ambiguity and the coarse estimation are optimally combined to obtain the final estimation. Furthermore, the estimation variance of the proposed method is derived. Simulation results demonstrate that the novel two-step estimator outperforms the conventional two-step estimator in terms of estimate performance and computational complexity.     

带线性约束的新两参数估计

针对带约束的最小二乘估计在参数估计中处理复共线性的不足,引入随机线性约束,提出了约束新两参数估计.并且得到在均方误差下,约束新两参数估计与约束最小二乘估计,约束岭估计和约束Liu估计相比的优良性.     

最大似然估计在一元线性回归中的应用

最大似然估计是参数估计的常用方法。应用最大似然估计方法估计一元线性回归方程中的未知参数,与用最小二乘估计得到相同的结果,说明此方法的适用性。     

盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计

研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个数的估计问题转化成为四阶累积量矩阵有效秩的估计问题,利用矩阵的SVD分解方法给出了源信号个数的估计.最后,利用计算机仿真将本文提出的估计方法与已有的估计方法进行了比较,并对实验结果进行了分析.     

基于互相关分析与ZFFT的目标运动参数估计

针对频率步进雷达多个相邻脉组回波进行互相关分析,得到目标运动参数的一种估计方法.对该方法进一步分析发现,加速度估计误差将导致速度估计产生较大的偏移,为此提出一种复调制细化分析(ZFFT)的简化算法,以较小的运算量实现了加速度估计精度的明显提升,降低了速度估计误差.计算机仿真结果表明,通过互相关分析与ZFFT算法,可准确估计目标的径向加速度和速度,对原始信号进行有效补偿,从而获得高质量的高分辨力一维距离像.     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统研究热点,而信道估计是实现MIMO-OFDM系统优良的传输性能的重要环节．笔者在对国内外现有MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述的基础上,分析和比较基于导频符号的非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道估计方法的优缺点,并解决算法的复杂度和应用性的矛盾问题,因此认为,半盲信道估计方法将成为未来信道估计研究的重点．