三种混合二维正态分布代表点生成方法的比较

本文对三种寻找混合二维正态分布代表点的算法:蒙特卡洛法、数论法及均方误差法所产生的近似总体与真实总体间的分布偏差及均方误差进行了比较研究,结果表明均方误差法是最优的.然后本文采用自助法对三类代表点进行重抽样,并以重抽样的结果再次验证了均方误差法的优越性.     

基于主成分分析法的两步子抽样算法及应用研究

针对大数据中高维变量多重共线性问题，结合Logistic模型提出两种基于主成分分析法的两步子抽样算法，分别为基于A-最优准则的最小均方误差(minimum Mean Square Error, mMSE)抽样和基于L-最优准则的最小方差协方差(minimum Variance covariance, mVc)抽样。实证结果表明，相较于随机抽样，mMSE抽样和mVc抽样能大幅降低模型参数估计的均方误差，提升模型的查准率、召回率、F1分数、特异度等分类评价指标。     

数控机床贝叶斯可靠性评估模型的综合评价方法

基于DIC(Deviance Information Criterion)信息准则、BGR(Brooks-Gelman-Rubin)诊断原理、蒙特卡洛仿真误差及模型参数和可靠性指标后验估计的区间长度,提出了数控机床贝叶斯可靠性模型的综合评价方法.给出了不同先验下用于Gibbs抽样的幂律过程模型参数的后验分布,并利用马尔科夫链蒙特卡洛法获得了模型参数和可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计.通过2个工程实例进行验证,结果表明,幂律过程模型各项评价指标均优于Weibull分布模型,适用于小样本故障数据数控机床的可靠性评估.     

一种机会约束随机规划问题的新解法

本文研究一种机会约束随机规划问题(CNR)的优化方法。针对求解过程中的关键问题,提出了计算多元正态分布函数的数论投点法,它结合了数论方法和蒙特卡洛方法的优点,达到了很高的效率。配合求解非线性规划的GRG算法,数论投点法在(CNR)问题的优化计算中显示了较大的优越性。     

均方误差准则下多响应线性模型的最优设计

WilliamJ.Welch(1983)给出了单响应线性模型均方误差准则下的最优试验设计.基于此结论,通过对多响应模型进行合理线性组合的方法将其转化为易于处理的单响应模型,由此给出均方误差准则下多响应模型最优设计的构造方法.解决了多响应线性模型预测的试验设计问题.     

不确定度评价方法在高纯锗探测器参数修正中的应用

将统计性不确定度评价方法应用到高纯锗(HPGe)探测器参数的标定和修正工作中. 结合蒙特卡洛模拟和统计性不确定度评价方法,分析探测器参数在探测效率模拟结果中的相对重要性,对重要参数同时进行多次简单蒙卡抽样,模拟计算探测器对多空间点多γ源的探测效率,找出真实效率与模拟效率的最小偏差,即能确定最佳探测器参数. 结果表明,此方法修正探测器参数后,对60Co,137Cs, 241Am源在标定点的模拟效率与真实效率相对误差均小于0.5%,在3个验证点的模拟效率与真实效率相对误差均小于0.5%.     

基于异步迭代联合收发算法的MIMO PLC安全

为避免电力线通信网的广播特性所带来的信息泄露风险,提出一种基于异步迭代算法的联合收发结构的物理层安全传输策略.在确保窃听者对秘密信号解码的均方误差高于所设定门限值以及发射功率约束的前提下,基于总体均方误差最小化准则,设计了采用异步迭代算法的联合收发机,从而求解出预编码矩阵和解码矩阵.仿真实验表明:在电力线信道环境下,所提出的联合收发方法可恶化窃听者的均方误差性能,使得窃听者安全速率为零,并且保证合法收发对安全速率为正,防止秘密信息被窃听.     

关于逆抽样的相关理论与方法

对于稀少项目占总体比例P的抽样调查，若P比较少用一般简单的抽样方法进行抽样调查，容易产生比较大的偏差，所以通常采用逆抽样的方法。本文较为系统地讨论了逆抽样的一般理论，给出了针对无限总体与有限总体进行逆抽样时P的估计方法，并从理论上给出了这个估计的一个简捷而有效的均方误差公式。     

最小均方误差准则的自适应天线阵控零技术研究

本文针对基于最小均方误差准则的自适应天线阵方向图的控零技术进行研究。首先介绍了最小均方误差准则的基本理论,然后对基于该准则的自适应天线阵进行理论分析,最后对需要信号和干扰信号的到达方向发生改变以及干扰信号的幅值发生改变的两种情况阵的抗干扰性能。     

总体均值的分别比率估计方法改进及应用

辅助信息可以在抽样设计和估计量设计两个阶段同时使用,在分层抽样下采用排序集样本代替随机样本,以辅助变量的多个指标线性组合为辅助信息,改进了总体均值的分别比率估计方法,计算了估计量的近似偏差和均方误差,比较了两种不同抽样方法下比率估计的精度.结果表明,改进的分别比率估计均方误差较小.最后借助随机模拟和算例分析进一步验证了结论的可靠性.     

Performance Analysis of Hard Iterative Channel Estimation in Turbo Equalization

Introduction In a band-limited digital communication system such as for satellite communications, the transmitted digital symbols will be distorted by the equivalent base-band linear finite impulse response channel, which intro- duces intersymbol interfer…     

一种新的BPSK中频数字正交解调方法

基于前向结构设计思想,提出了一种适用于通用通信平台的BPSK信号中频数字正交解调方法,并给出了该解调方法中的主要算法——频偏估计算法及定时恢复算法。最后,对该中频解调方法的定时恢复算法和频偏估计算法的均方误差性能及系统误码性能进行了计算机仿真,仿真结果表明,该方法能有效地实现BPSK信号的中频数字正交解调。     

最小均方算法用于数字信号的性能

为了获取最小均方 (LMS)算法用于数字信号的性能 ,提出了一项新的性能参数——误码率。分析了误码率与算法均方误差之间的关系 ,在实验的基础上给出了两者之间的一个近似函数表达式。并重点研究了算法步长对收敛速度、稳态失调量、误码率这三项性能参数的影响 ,以及步长确定的原则 ,为数字信号领域使用 LMS算法提供了一些理论基础。     

利用Monte Carlo法在计算机上实现对精密工程测量控制网的精度检验

本文给出了在计算机上利用Monte Carlo法对实测误差进行模拟的方法和计算软件。并采用模拟出的正态观测误差值,对设计边长进行数学模型扭曲,通过比较平差后点位误差的离散情况,实现对精密工程测量控制网的精度检验。与此同时,文章还对精密工程控制网的精度指标等问题进行了讨论。最后,结合国家同步辐射加速器精密控制网精度的检验,对以上方法进行了验证     

正态-逆Gamma先验下线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的改进

在正态 逆Gamma先验下, 研究线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的优良性, 改进了已有的结果, 去掉了附加条件. 在Pitman准则下, 证明回归系数的Bayes估计优于最小二乘估计(LSE), 并讨论误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LSE的优良性. 最后进行Monte Carlo模拟研究, 进一步验证了理论结果.     

基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的圆直径测量不确定度评定

利用三坐标测量机(CMM)测量圆几何特征的功能,建立了基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的测量不确定度评定模型.以误差椭圆表征采样点的不确定度,结合蒙特卡罗方法仿真所得较少的测量样本数据快速得到了最小二乘拟合条件下的圆直径测量的不确定度.同时,与实验测量和文献公式计算的结果进行对比,验证了其有效性.结果表明,所建立的模型能够准确评定圆直径测量的不确定度.     

基于蒙特卡罗的自由曲面测量系统精度研究

为实现对自由曲面测量系统精度的快速精确评定,提出一种基于蒙特卡罗的测量不确定度分析处理方法,以克服传统方法要求测量样本数多、函数关系简单等问题。分析了系统组成模块的不确定来源及分布,根据误差理论分配了各不确定度源的传递系数,并采用方和根法综合得出系统的测量精度。在LabVIEW上开发了仿真调试软件并与传统A类方法的评估结果进行了对比分析,结果表明蒙特卡罗方法计算快速、可靠,可以简单高效地用于自由曲面的精度评估。     

Joint Source and Relay Precoding/Beamforming Algorithm for OFDM Multi-user Cooperative Relay Systems

In order to reduce the feedback load of multi-user orthogonal frequency division multiplexing （ OFDM ） -based wireless systems, a practiral limited bits feedback precoding algorithm is proposed with direct source-destination link based on amplify-and- forward cooperative relay network under frequency selective fading channels. Using joint minimum mean square error（MMSE） filter, the receiving decoding matrix is designed for each user in the paper. Source precoding （beamforming） matrix is optimized with convex function of weight mean square error （MSE）. Relay precoding matrix is obtained under MSE decomposition and convex optimization. The precoding matrix index is fed back for clustered subcarrier of OFDM with limited feedback. Then using interpolation algorithm, all precoding matrices are achieved at base station （BS） and relay nodes. Simulations indicate the effectiveness of the proposed limited feedback joint precoding and beam_formlng design. The proposed method can improve bit error rate （BER） performance and obtain better sum-rate performance in contrast to existing algorithms. It displays the BER performance is close to that of the unquantified precoding feedback method.     

概化理论偏态分布数据方差分量标准误估计

利用 GH 分布性质,采用 Monte Carlo 数据模拟技术,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,运用Traditional方法、Jackknife方法、Bootstrap方法和MCMC方法估计概化理论偏态分布数据的方差分量标准误,探讨了数据的不同偏度对概化理论方差分量标准误估计的影响.研究结果显示: Jackknife 方法估计偏态分布数据的方差分量标准误性能较差, Traditional和MCMC方法尚可, Bootstrap方法标准误偏差相对较小,且偏态分布数据的偏度对概化理论方差分量标准误估计有影响, Bootstrap方法对于偏态分布数据表现出良好的“适应性”,偏度对其影响较小.     

基于非理想信道状态信息的最小化均方误差非线性收发机设计

在多输入多输出系统中,当收发端已知非理想信道状态信息时,提出了一种基于最小化均方误差准则的非线性收发机设计方法,其结构基于汤姆林森-哈拉希玛预编码(THP).首先研究了收发信号的均方误差表达式,并将其转换为预编码矩阵的函数;然后,通过最优化及矩阵论方法最小化均方误差的下界,求解最优预编码矩阵以及下界的闭式解,进而获得整个非线性收发机矩阵.仿真结果表明,该方法性能优于现有的线性收发机设计和经典的THP收发机设计.