基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.     

不确定线性中立型时变时滞系统的稳定性分析

该文主要研究了一类不确定中立型时变时滞系统稳定性的问题.通过构造包含四重积分的李雅普诺夫函数,采用积分不等式方法,对其导数进行放缩处理,从而得到了系统稳定性的判定依据.最后通过例子验证了此方法的有效性.     

Dashnic-Zusmanovich+矩阵线性互补问题解的误差界估计

利用Dashnic-Zusmanovich₊矩阵的定义,通过不等式放缩技巧和Dashnic-Zusmanovich矩阵逆的无穷范数估计式得到Dashnic-Zusmanovich₊矩阵线性互补问题解的误差界.     

创新主体投入与创新绩效的长短期关系研究——基于协整理论和误差修正模型的实证分析

基于2010—2016年我国30个省份的面板数据,并分为东部、中部、西部,运用协整检验、误差修正模型,对我国三类创新主体(企业、高校和科研机构)投入和创新绩效之间的关系进行实证分析。研究结果表明,我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系,而且高等院校人员投入对创新绩效影响较大,企业研发经费投入发挥的创新效果较好。从短期来看,引进研发人员对高校、企业和科研机构的创新产出影响较大,但东中西部不同区域创新主体参与创新活动的绩效差异性明显。     

随机参数扰动下的洪水概率预报研究

基于水文模型参数不确定性的客观存在性,在分析随机参数概率分布特征的基础上,文章提出随机参数扰动下洪水概率预报的方法。通过淮河王家坝流域19场洪水的模拟试验可知,该方法所给出的概率预报结果能够覆盖不同量级的洪水过程,预报结果可靠;其均值预报结果与传统预报方法的预报精度相当,确定性预报结果准确。这说明基于参数不确定性客观存在研究洪水概率预报,可以定量描述参数不确定性对预报结果概率分布特征的影响,对于提高洪水预报数据的有效信息含量、提升预报结果的可靠性具有参考价值。     

外汇欧式期权在市场不完备下的对冲误差分析

本文研究了外汇欧式期权的对冲误差问题,针对典型的静态和动态Delta对冲策略,在对冲过程不连续和利率平价公式不成立的市场不完备情形下,给出了即期对冲和远期对冲的对冲误差公式,从而能够更准确地衡量实际对冲组合产生的风险.在研究Delta对冲策略过程中,本文提出了一个包含摩擦系数ε的外汇远期汇率模型,并通过分析即期对冲和远期对冲的差异,给出了最优对冲方式的判别条件.该判别条件依赖于摩擦系数ε,做市商仅通过对摩擦系数ε实时的监控,便可以选择最优的风险对冲方式,从而提高了对冲效率.本文提出的对冲误差的具体解析式和最优对冲方式的判别条件为外汇期权对冲及其风险管理提供了理论依据.实证结果表明,本文提出的期望收益差与实际对冲组合的收益差基本一致,从而验证了判别条件的合理性.     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先，研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计，控制器旨在稳定系统;然后，以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础，将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题，设计了自适应控制方法;最后，采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构，并且在实践中很容易应用.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.