连续搅拌反应釜浓度的滚动时域估计

化学组分浓度大于零以及反应釜的进料温度和浓度等在给定范围内波动对估计问题来说是以约束形式出现的附加已知信息.本文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种能利用这些已知约束信息来提高估计的合理性与准确性的滚动时域估计方法.最后给出了对CSTR系统的仿真结果并与Kalman估计进行了比较.     

带有丢包的分布式网络系统的滚动时域融合估计策略

针对具有随机丢包分布式网络系统的状态估计问题,提出了一种带有信息融合策略的滚动时域估计方法.系统中每个节点能够通过网络与相邻节点传输数据,并在丢包时利用零阶保持器采用上一时刻数据来补偿测量值.基于滚动优化原理,传感器节点利用本地测量数据和相邻节点传来的数据将状态估计问题转化为固定窗口内的二次优化问题,并使用标量加权线性...     

高频数据下高维协方差阵的RCM算法估计与应用

基于因子模型的估计方法是高频数据下高维协方差矩阵估计的一个重要方向.为了解决行业分类门限法的主观性问题,本文使用RCM算法对剔除了主要成分的残差矩阵进行重新排序并进行分块对角化门限处理.本文首先在数值模拟中设定残差矩阵包含分块对角结构并将其顺序打乱,随后使用RCM算法进行重新排序,结果表明其能够还原乱序残差矩阵中所包含的分块对角结构.基于2015年股灾期间和2018全年的高频数据,本文将预平均法和使用RCM进行分块对角处理的POET方法进行结合,并在实证研究中对包括该估计量在内的多种协方差估计量进行了样本外预测效果的比较.结果显示改进后的估计量具有更好的预测能力,进行含总敞口约束的最小方差组合投资时的日内波动率整体较低.     

带丢包和量化的参数不确定系统滚动时域估计

针对网络化系统中丢包、量化和参数不确定性对状态估计的影响,提出一种带有预测补偿机制的鲁棒滚动时域估计算法。将丢包现象描述为概率已知的随机Bernoulli序列,并利用丢失数据的预测值进行丢包补偿,将数据量化引入的量化误差描述为观测方程中的一个有界不确定参数,将模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动,基于滚动优化策略,考虑量化和模型不确定性影响最严重的情况,通过滚动求解一个min-max问题得到最优状态估计器。对所提算法进行稳定性分析,推导了估计误差范数平方期望的一个上界函数,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

大维数据背景下金融协方差阵的估计及应用

协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着重要角色,但是大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大挑战.本文将改进的乔列斯基分解和惩罚函数等非参数方法应用到DCC模型的估计中,提出了非参数DCC模型(NPDCC).NPDCC模型首先通过改进的乔列斯基分解方法,将DCC模型估计中复杂的协方差阵估计问题转化为一系列的回归模型,然后通过引入惩罚函数,将一些回归系数压缩为零,解决了维数诅咒问题,使得大维动态条件协方差阵的估计成为可能.通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,NPDCC模型明显提高了大维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利.     

带有缓冲区的资源受限调度问题的滚动时域求解算法

研究带有缓冲区的资源受限调度问题,设计了两种使用滚动时域策略的启发式算法TWBA和FWBA,通过依次处理一定量任务,尽可能使得调度所产生的费用最小.为了评估算法性能,进行了大量模拟研究,在不同条件下找出相应的最优的处理周期或者是最优决策时刻,仿真结果表明了新算法在应用中有较好的性能,并且得到比在线算法更优的调度结果.     

结合先验知识的Bayesian优化算法研究与仿真

由于一般优化问题的先验知识很难获取,因此在Bayesian网络学习中结合与利用先验知识一直是一个很难突破的问题.针对Bayesian优化算法(BOA)的特点,对一般优化问题如何发现和利用先验知识进行了分析讨论,把BOA中前一代种群所提供的信息作为先验知识结合到当前代Bayesian网络的学习中,提高了所学习网络的可靠性,从而提高算法的性能.仿真结果表明所提算法比传统BOA具有更强的全局寻优能力.     

基于相对距离准则的STAP协方差矩阵估计算法

针对杂波功率依距离缓变的非均匀环境,提出了基于相对距离准则的加权协方差矩阵估计算法。通过对加权最大似然估计概念的描述和原始问题的公式化,在相对距离准则下设计加权函数,使得在样本矩阵求逆(SMI)检测器的条件下,检测算法的相对距离达到最大,并给出了实用的近似加权系数求解方法。通过性能分析可知,在相对距离最大条件下估计的协方差矩阵的条件信杂噪比损失同时达到最大。最后的仿真分析也验证了该算法的正确性和有效性。     

利用时域相关的MIMO-OFDM信道估计算法

提出了一种适用于多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计算法,详细说明了导频符号的特殊设计算法以及信道估计算法的原理,并对该算法的均方误差性能以及复杂度进行分析;该算法能够在信道多径时延信息准确已知或不准确时带来良好的估计精度,从而保证系统性能。将该算法应用于超三代-时分双工(B3G-TDD)系统中并在室外和室内环境下仿真,均方误差和系统误码率性能结果说明了该算法的有效性;该算法能够大大增强系统的鲁棒性。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时,多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题,基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究,提出了 一种基于互协方差矩阵稀...     

A General Theory of Estimation of Variance-Covariance Components

ＡＧｅｎｅｒａｌＴｈｅｏｒｙｏｆＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＶａｒｉａｎｃｅＣｏｖａｒｉａｎｃｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓＭＡＣｈａｏｑｕｎＬＩＱｉｎｇｇｕｏＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＢｕｓｉｎｅｓＳｃｈｏｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕｎａｎ４１...     

基于对比度最优准则的运动目标参数估计方法

在已检测出运动目标的基础上,提出了一种基于图像对比度最优准则的运动目标参数估计方法.该方法针对存在方位向速度的运动目标,以图像对比度作为评价标准,对运动目标的速度分量进行二维寻优,当图像对比度函数达到最大值时,得到运动目标的速度分量的精确估计值.经过仿真及实测数据验证,该方法能很好的估计出运动目标的运动参数,并且该方法的测速精度明显优于传统动目标测速方法.     

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计

基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声.     

时间平滑ML协方差矩阵估计算法及性能分析

以最少的快拍数得到最好性能的协方差矩阵估计是我们追求的目标,虽然这很难实现。由于对称阵列的协方差矩阵具有中央Hermitian性质,因而可以在协方差矩阵估计中加以利用。这种性质,体现在通过时间域平滑。分析给出了新算法的实现方法和概率密度函数,并通过MonteCarlo仿真,对算法的各种性能进行分析,表明该算法在相同快拍数时,比传统最大似然算法具有更小的误差性能。     

空中运动目标时变时延估计方法的仿真研究

时变时延估计是运动目标测向的关键技术，参数模型法是一类重要的时 延估计算法，其自适应形式可用于对时变时延的估计。本文分析选择了三种自适应的时延估计参数模型法，将其应用于实测的直升机噪声数据，进行了大量仿真试验，为有限阵列尺寸条件下空中运动目标的被动测向提供了有价值的参考数据和结论。     

递推最小二乘算法的补充性证明

在使用递推最小二乘算法时，通常考虑的情况是训练样本所构成的方程组为矛盾方程组时该算法的收敛情况。本研究对递推最小二乘算法进行了理论证明及分析，指出了在任意第k步，未知参数估计值收敛于前k组数据的极小范数解(如果前k组数据所组成方程组为相容方程组)或者极小范数最小二乘解(如果前k组数据所组成方程组为矛盾方程组)，并且此解是唯一的；仿真结果同样也验证了该结论的正确性。     

A Modified Root-MUSIC Algorithm for Signal DOA Estimation

1.INTRODUCTIONRoot-MUSICalgorithmandspectralMUSICalgorithmbothbelongtoeigendecompositionmethodforsignalDOA(DirectionofArrival)estimation.ButtheirexactcomputingproceduresofdeterminingthesignalDOAanglesaredifferentslightly,theformerisbasedontherootslocatedontheunitcircleofhigh-orderpolynomialwhichcomesfromnoisesubspace,thelatteristhroughsearchingthespatialspectrumconstructedbynoisesubspaceandfindingoutthepeaks.Furthermore,Root-MUSICalgorithmonlycanbeapplicabletouniformlineararray[1…     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.