基于地心坐标系的传感器极大似然配准算法

配准是多传感数据无误差坐标转换的必不可少的处理过程。现有的精确极大似然 (EML)配准算法[1]是基于立体几何投影法进行的 ,没有考虑地球地形的影响 ,因此当传感器之间相距很远时将失去实际意义。提出了一种基于地心坐标系 (ECEF)的传感器极大似然配准算法。这种方法考虑到了地球形状对配准的影响。最后给出的仿真结果说明这种配准算法初步解决了远距离的传感器配准。     

基于Metropolis-Hastings抽样的系统误差配准方法

针对目标运动模型不完全的跟踪系统,为解决系统误差配准问题,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的系统误差配准方法。该方法通过系统误差的最大似然估计导出的等效概率平稳函数作为Metropolis-Hastings算法要求构造的概率密度函数,同时给出不同的提议函数来提高系统误差空间分布的全局性。对时变和时不变系统误差情况分别进行了仿真,仿真结果表明,所提方法在考虑系统误差统计特性的同时对解决系统误差配准问题具有有效性和可行性。     

经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

WGS-84坐标系下多空基无源传感器最大似然配准

相比多运动平台有源传感器配准或异质传感器配准问题,多平台无源传感器的配准由于无距离信息将更为复杂,鲜有相关研究。为此,首先构建了WGS-84坐标系下有偏无源观测模型,然后将最大似然配准(maximum likelihood registration, MLR)算法扩展到空基多运动平台无源传感器的配准。运用复合函数求导链式法则,推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。为计算该矩阵,研究了WGS-84坐标系下两平台利用仅角度观测对目标的无源定位问题。理论和仿真结果表明该方法可实现无源传感器配准,配准误差逼近其Cramer-Rao界,验证了该方法的有效性。     

回报率的滤波与极大似然估计

几何布朗运动常用来描述风险资产价格的变动,其中回报率的估计是一个困难的问题.本文给出了回报率的Kalman滤波,对滤波估计与极大似然估计进行了比较分析,运用Monte Carlo技术给出了算例,结果表明Kalman滤波具有明显的优势.     

截断非平衡似无关模型的极大仿真似然估计

样本数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的两个问题,它们在一定程度上影响模型参数估计的准确性和有效性. 该研究首先提出了一个新的截断非平衡似无关回归模型,这个模型能够同时考虑数据缺失和截断的特征;然后基于Geweke-Hajivassiliou-Keane（GHK）的仿真算子,建立了该模型的极大仿真似然估计方法;蒙特卡罗实验结果表明,在大样本和有限样本下这种估计方法在参数估计的准确性和有效性方面均具有良好表现.     

极大似然法在间接测热系统参数估计中的应用

主要涉及间接测热系统的数学模型及参数估计。考虑到测量过程中测量信号微弱及测量噪声所带来的污染,采用极大似然理论进行了间接测热系统数学模型的参数辨识,并将牛顿-拉夫逊法引入到该系统的参数估计中,从而能够准确估计出间接测热系统模型参数,且对不同的初始值能得到一致的结果。     

MRR模型一类正态总体的极大似然估计法及检验

Madhavan等给出了一个著名的价差分解模型：MRR模型. MRR模型利用广义矩方法估计参数,这使得该模型在扩展上受到矩条件限制. 考虑到价格演变存在条件异方差现象基础上,本文给出一类极大似然估计方法,使MRR模型在模型扩展中增加的变量不受矩条件限制. 以上证180成分股数据作为样本,实证结果表明带限定条件的极大似然估计法准确地捕捉了交易中的信息参数及流动成本,同时在原模型估计及扩展上有很好的稳定性. 模型扩展上,进一步检验了交易强度对信息参数的影响.     

数论网格法在极大似然估计中的应用

复杂似然函数的多峰性使得极大似然估计的求解存在很大困难。针对这一问题,提出了求解极大似然估计问题的数论网格法。讨论了数论网格法的特点,理论分析了其算法精度,给出了基于数论网格的序贯优化算法的计算步骤,研究了初始搜索区域和算法初始参数的确定方法。最后,以两参数威布尔分布参数极大似然估计为例,给出了极大似然估计的计算过程,比较了序贯优化算法和对分法的估计结果,说明了序贯优化算法的有效性和计算效率。     

似乎不相关回归方程组中参数的极大似然估计

给出ｍ个似乎不相关回归方程组中关于参数β,ρ,σ２或Ｖ在β的一致最小风险无偏估计存在情况下的极大似然估计     

低信噪比条件下多基阵检测融合系统建模与性能分析

针对水下目标探测中的分布式检测融合问题,提出了一种低信噪比条件下的多基阵检测融合系统模型。基于水声信道估计和似然比检测原理,研究并比较了NP(Neyman-Pearson)准则下局部基阵判决采用二相相移键控(binary phase shift keying, BPSK)和二进制启闭键控(on-off keying, OOK)两种调制方式时的检测融合性能。理论分析和仿真实验表明：在低信噪比条件下,与单基阵探测系统相比,利用本文提出的多基阵检测融合模型建立探测系统能够有效提高对未知目标的检测概率,模型的提出对于水下分布式目标探测系统的建立具有较高的理论参考价值。     

Comparison between several satellite constellation schemes for MEO-TDRSS of China

The satellite constellation classes, which are suitable for the medium earth orbit tracking and data relay satellite system （MEO-TDRSS） of China, are investigated. On the basis of the functionality and the traffic distribution characteristic of MEO-TDRSS, the coverage performance and inter-satellite link properties of four different constellation schemes are compared by simulations. Simulation results indicate that the rosette and common-track constellations, whose satellites are distributed on the celestial sphere more uniformly, are appropriate for the implementation of MEO-TDRSS of China.     

大型低轨星座部署对空间碎片环境的影响分析

为分析大型低轨(low Earth orbit, LEO)星座部署对未来空间碎片环境的影响,本文利用空间碎片环境长期演化模型(space objects long-term evolution model, SOLEM)研究了大型星座卫星数量、质量、面积、部署高度及任务后处置(post mission disposal, PMD)策略等因素对碰撞次数和碎片数量的影响。分析可知,卫星数量和面积主要影响碰撞次数,而卫星质量主要影响由碰撞产生的新增碎片数量。在满足任务条件下,可综合考虑三者关系选取最合适方案。同时,星座部署在1 100 km高度对空间碎片环境影响较大,在遵守25年规则的前提下应将PMD成功率提升至95%以上。     

大型低轨星座部署对空间碎片环境的影响分析

为分析大型低轨(low Earth orbit, LEO)星座部署对未来空间碎片环境的影响,本文利用空间碎片环境长期演化模型(space objects long-term evolution model, SOLEM)研究了大型星座卫星数量、质量、面积、部署高度及任务后处置(post mission disposal, PMD)策略等因素对碰撞次数和碎片数量的影响。分析可知,卫星数量和面积主要影响碰撞次数,而卫星质量主要影响由碰撞产生的新增碎片数量。在满足任务条件下,可综合考虑三者关系选取最合适方案。同时,星座部署在1 100 km高度对空间碎片环境影响较大,在遵守25年规则的前提下应将PMD成功率提升至95%以上。     

基于置信规则库的捷联惯组误差系数预测方法

捷联惯组(strapdown inertial measurement unit, SIMU)是火箭等大型飞行器控制系统的核心部件,结构复杂,可获得的误差系数样本较为缺乏。置信规则库(belief rule base, BRB)作为一种专家系统能够有效融合专家知识和监测数据,可以有效处理小样本情况下复杂系统建模问题。鉴于此,本文提出了一种基于BRB的SIMU误差系数预测方法。为充分利用脉冲量输入信息,提高信息转换精度,降低指标转换过程中的信息损失,根据惯组脉冲量输出特点提出了一种新的匹配度计算方法,提升模型的精度。最后,以某型SIMU加速度计为例验证了所提方法的有效性。     

车载简易惯性测量装置的误差建模与仿真

提出了一种用于列车定位的车载简易惯性测量装置（IMU），给出了其系统安装结构与导航定位解算方法，并分析了该系统的误差源，进而在此基础上推导获得了其系统误差模型。计算机仿真结果表明，所建立的IMU系统误差模型能够准确地描述出测量器件误差对整个系统测量结果的影响，从而为车载简易IMU的工程应用垫定了理论基础。