一种多普勒频偏估计方法及分析

利用有效到达径上信道估计值包络的电平通过率,估计出时变多径信道的多普勒频偏,并分析了影响该频偏估计的几个系统参数,得到了合适的系统参数选取原则.同时在理论上分析了噪声环境下电平通过率的估计偏移,提出了修正方法,使得通信系统在各种移动速度和信噪比下都具有较高的估计精度.     

邻近分裂方法的线性收敛问题分析

由于尺度参数已知,将伽玛Γ(θ,1/2）中参数θ的先验分布同样令为伽玛分布,在不同的损失函数下讨论了伽玛分布族Γ(θ,1/2）参数θ的Bayes估计,并用自适应的Simpson法近似计算反常积分,通过数值模拟得出了相应的估计值,对所给估计结果的优良性进行了分析比较.     

极大似然估计不变性的拓展

桌一参数估计是否是"最优"估计,通常要从一致性、无偏性、有效性、不变性等方面进行讨论,进而通过实际的观察对其进行数据拟合,分析其相对于实际模型的偏差程度.针对参数估计评选标准中的不变性进行了进一步的探讨.根据参数极大似然估计不变性原则,给出在一定条件下极大似然估计具有不变性的充分必要条件,并利用该结论计算了二元正态分布Z=(X,Y)的未知参数σ2和p的极大似然估计值.     

二阶部分线性自回归模型的稳健估计

本文将稳健估计程序思想运用到二阶部分线性自回归模型中,得到了未知参数β和非参数函数g(·)的稳健估计.在一定的条件下,证明了未知参数和非参数函数估计的相合性.并通过时间序列的数据模拟验证相合性结果.     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

时空变系数半参数模型的轮廓最小二乘估计

就时空变系数半参数模型进行研究,给出了该类模型的轮廓最小二乘估计方法,得到模型中时空变系数及常值系数估计的解析表达式,并进行数值模拟予以验证.结果表明,常系数的估计具有无偏性,响应变量估计值与真实值拟合程度较好,相对误差较小.     

基本矩阵随机采样鲁棒估计

提出一种新的基本矩阵鲁棒估计算法:随机采样算法,对含有大量出格点的数据点集,利用7个对应匹配点的最小子集来估计参数;然后在不同的子集重复多次,确保任何一个子集都含有一个好的数据点的机率达到95%.最优估计值是残差低于门限值点数最多的子集,一旦从数据点集剔去出格点,利用没有出格点的数据就可以得到最终估计值.用真实图像测试表明该算法鲁棒性好,精度高.     

熵损失下Poisson分布参数倒数的估计

研究在熵损失函数下，Ｐｏｉｓｓｏｎ分布参数倒数的估计，得出在熵损失下，「ｃＴ（Ｘ）＋ｄ」＾－１形式的一类估计的可容许性和不可容许性，并给出可容许估计的充要条件。     

定时截尾情形下指数分布参数的估计

本文讨论了定时截尾情形下指数分布参数的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,给出了估计的进一步的渐近性质.其结果对于其它的总体分布的参数估计具有普遍的现实意义.     

Pareto分布形状参数的最小风险同变估计

在加权p,q对称损失函数下,对实际中广泛应用的两参数Pareto分布,当刻度参数已知时,用参数估计方法,研究了形状参数的最小风险同变估计的形式和性质.得到了最小风险同变估计的一般形式,又经由该参数的广义Bayes估计,得到了最小风险同变估计的精确形式,并证明了这一最小风险同变估计具有最小最大性,从而它也是该参数的最小最大估计,由此将Pareto分布形状参数的最小风险同变估计、广义Bayes估计以及最小最大估计联系起来.