基于HKKP估计的商业银行操作风险估计

对于商业银行而言，操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险。本文利用极值理论对中国商业银行操作损失极端值分布进行估计，针对尾参数估计的采用传统Hill估计对小样本数据容易产生偏倚的情况，提出了采用Hill估计的改进——小样本无偏估计的HKKP估计来估计操作损失的尾参数，针对由于阈值确定不准确导致结果偏差大的情况，采用最小化估计的累计概率分布与经验累计概率分布平均平方误差的方法确定较精确的阈值，估计出给定置信水平下操作风险损失的分位数，从而使得中国商业银行操作风险监管资本的测定成为可能。     

基于噪声功率估计的FMT时域信道估计

利用PN码的循环相关性进行信道估计时,其估计值是有偏的,并且在低信噪比下受信道噪声的影响大。鉴于此,提出了基于信道噪声功率估计的FMT无偏信道估计算法,利用估计值数据特点,完全消除了残余直流偏置,同时在接收端利用导频序列估计信道噪声功率,根据路径信噪比选择出受噪声干扰大而能量贡献小的多径分量并将其置零,降低了信道噪声对估计精度的影响,改善了信道估计性能。     

系统摄动估计

本文引进了系统摄动中各因素的摄动量,并用AHP方法确定系统摄动中各因素的优先权(可以用其它方法确定),从而给出系统摄动量,来评估系统摄动的状况。     

基于滑模估计器和卡尔曼滤波的PMSM速度估计

针对永磁同步电机(PMSM)无传感器的控制问题,提出了一种结合滑模估计器和扩展卡尔曼滤波(EKF)两种方法优点的混合估计器。混合估计器解决了滑模估计器对于反电动势具有较大"畸变"的电机速度估计效果差的缺点。混合估计器建立了一个3阶EKF滤波器,把反电动势高次谐波分量作为系统和测量噪声处理。降阶后的EKF参数调节变得比传统的EKF估计器相对容易很多,在反电动势有"畸变"单纯滑模估计器估计效果很差时,估计效果依然很好。对滑模估计器、传统EKF估计器和混合控制器三种估计效果做了比较,阐明了混合估计器的优缺点。     

机动目标状态估计

本文研究适用于综合火力／飞行控制系统要求的机动目标状态估计的算法问题。通过选取直角坐标及伪测量量构成扩展Ｋａｌｍａｎ滤波。在此基础上，提出采用距离通道冗余滤波以提高距离通道的滤波精度，同时，得到了改善其它估计量精度的一种算法。通过综合火力／飞行控制系统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明，该算法具有很好的性能。     

重尾指数估计中阈值k的简便优化估计

重尾分布在风险管理和金融领域有极为重要的应用价值.提出了一种选取重尾指数估计阈值k的解析方法,称为简便优化估计.并且利用Hill估计和已知重尾分布进行Monte-Carlo模拟,发现简便优化方法与Sum-plot方法和Bootstrap方法具有同样的精确性与稳健性,三种方法都能得到令人满意的结果.简便优化方法在精确性方面似乎略占优势,计算方法简单,且不受分布类型和重尾指数范围的影响,在分布为Pareto型时基于简便优化方法的Hill估计依然具有相合性.     

多传感器状态融合估计理论在成纸定量估计中的应用

针对工业生产实际中造纸机模型的不确定性,基于多传感器信息融合理论,提出了提高成纸定量估计性能的鲁棒 H∞ 融合估计方法.实验结果表明多传感器融合理论可以在很大程度上提高估计的性能,鲁棒融合估计在纸机测量传感器出现故障时仍能保证较好的估计结果.     

层次分析的区间估计

提出了利用数学规划和约束锥的方法 ,对层次分析法权重向量进行区间估计的理论和模型 .该模型把决策者的偏好信息视为一种约束 ,而非传统模型中的确定权重向量 .这个模型能更好地反映出决策者的偏好和决策过程中的不确定性 ,具有较好的鲁棒性 .算例结果表明 ,该模型是主观决策问题的有效的分析方法 .     

目标状态估计器研究

全面系统地研究了基于空载雷达测量体制下的机动目标状态估计器的设计问题，重点对坐标系及目标状态变量的选择进行了讨论，并将每一种设计方法得到的目标状态估计器联入综合火力／飞行控制系统中进行了Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ仿真，对仿真结果进行了比较，给出了相应的结论。     

财务困境概率贝叶斯估计

通过财务困境概率估计模型建立一套企业财务风险预测系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的重要意义。现有的预测模型主要有:多元识别分析模型、Logit和Probit等统计回归模型以及人工神经网络预测模型。但以上模型均忽略了决策者个人经验、智慧以及信息优势对财务困境预测的重要作用。本文利用贝叶斯分析方法建立的概率估计模型,可以较好地解决这个问题,提高预测的针对性和准确性。     

机动组网雷达系统偏差估计

针对机动组网雷达中的距离和欠度的修正偏差,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfil ter,EKF)滤波的雷达系统偏差的估计方法,减少了一阶近似对系统偏差估计的影响,即使在系统偏差较大的情况下,也能得出较准确的估计结果,适用于高机动组网雷达中的实时系统偏差修正。     

SOBICM-ID中的迭代信道估计

应用Turbo原理,提出一种基于硬判决BICM-ID的迭代信道估计算法,将译码产生的硬判决信息经编码、交织、映射后的符号当作已知的训练符号进行迭代信道估计,随着迭代次数的增加,译码输出值更加精确,信道估计值也越来越精确.将之嵌入到Turbo均衡中,仿真结果表明,在好信道下,不需要训练序列就能获得较好的性能;在坏信道下,使用较短的训练序列就能达到较好性能,有效提高了频谱利用率.     

CIMS软件可靠性保证与估计

本文论述了保证ＣＩＭＳ软件可靠性的技术，阐述了估计ＣＩＭＳ软件可靠性的方法，并讨论了软件可靠性测试时应注意的问题。     

一种摄像机姿态估计方法

提出一种摄像机姿态估计方法,线性确定摄像机姿态及标定相机矩阵。将n个控制点组成n-1个独立矢量,根据成像过程,构建起基于矢量运算的摄像机姿态和相机矩阵的线性约束方程。依据线性理论,及旋转阵R的正交性化简、表达约束方程,通过矢量运算给出摄像机姿态和相机矩阵的解析解,模拟和真实实验都验证了该方法的有效性。     

对运动干扰源的时差估计

讨论了用窄带接收机测量宽带噪声干扰信号到达时差时 ,干扰源、转发站和接收机的相对运动对时差测量最大似然估计和直接相关估计精度的影响 ,并给出了一种适用于运动干扰源的最大似然估计器的实现方法。     

线性调频信号参数快速估计

针对采用线性调频(linearfrequencymodulation,LFM)信号体制的参数估计的应用场合,提出了一种消除最大似然估计时带来旁瓣的算法。该算法利用雷达回波信号的对称性上来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改进的情况下,可获得对LFM信号参数较好的估计。通过结合解线调估计运算量少的特点,有效地减少了估计的运算量,提高了估计精度。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

隐马氏模型中的标量估计

通过测度变换的方法构造一个概率空间,利用观测变量在该构造空间中独立的性质,研究了一类在实际中应用广泛的隐马尔可夫模型———零延迟隐马尔可夫模型;然后通过测度的逆变换,将构造空间中得到的结果返回到实际的空间中来,克服了通过半鞅的方法得到标量估计的困难。最后给出了零延迟隐马尔可夫模型中标量估计的一般公式,并且应用该公式给出了状态、跳跃次数、状态到达次数等标量估计,以阐明该方法的应用。     

用神经网络实现线性系统状态估计

本文研究了一种用神经网络解决线性动态系统状态估计问题的方法。使用了动态优化技术设置Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的加权矩阵。仿真结果显示本文研究的方法具有广泛的适用性。此方法对于大型系统实时估计具有很大的应用潜力。     

用于目标跟踪的状态估计

本文综述目标跟踪领域内的问题和解决办法,讨论包括设计综合方法、性能估价和当前正在研究的课题。     

GMSK+PN信号信噪比估计

针对数传、测距一体化的调制方式高斯最小频移键控复合伪码测距(Gaussian minimum shift keying+pseudo-noise, GMSK+PN)信号的信噪比估计,提出了一种精度较高、复杂度较低的快速算法。该算法采用层状结构分解的方式,将信号分解为若干信号单元,对每一个分解的信号单元进行功率分配计算或信噪比估计,最后快速准确地计算出整个信号的信噪比。信噪比在 1~13 dB之间时,估计误差小于0.5 dB。利用Simulink仿真工具,验证了该算法的有效性。