一维盆地模拟系统BAS1在临清坳陷东部的应用

在微机、IBM4381机和VAX8700机上研制成功了一维盆地模拟系统BAS1,并成功地用于临清坳陷东部的资源评价。BAS1系统是在吸收国际某些先进模型的基础上建立的一种新型系统,包括地史、热史、生烃史、排烃史四个模型。输入资料主要来自于地质、测井、地震和地化。输出结果是盆地的沉积史、构造史、古热流史、古地温史、TTI史、R_o史、生烃史和排烃史。本文介绍了应用BAS1系统揭示临清坳陷东部的石油地质特征。研究表明,该地区有勘探价值。     

非线性回归模型的应用

根据变量之间的非线性关系，应用模型函数进行线性拟合和预测。并对非线性进行度量。     

非理想阵列的信号波达方向和多普勒频率估计

在均匀线阵存在误差的情况下 ,提出了一种信号波达方向和多普勒频率的估计方法。此方法在空间域 ,不仅考虑了阵元幅相误差 ,而且考虑了阵元位置误差 ,使包括幅相误差和位置误差在内的误差矩阵达到Frobe nius范数的最小值。在时间域考虑了测量噪声 ,使得多普勒频率估计的似然概率达到最大。仿真结果表明了此算法的有效性。     

谨慎自适应控制的研究

本文研究了自校正调节器在起动瞬态过程中存在的有关问题,提出了一种谨慎自适应控制(CSTC)新方法。数字仿真结果表明,该方法的控制效果令人满意。     

Linear regression forecasting in the presence of ar(1) disturbances

This paper is concerned with time-series forecasting based on the linear regression model in the presence of AR(1) disturbances. The standard approach is to estimate the AR(1) parameter, ρ, and then construct forecasts assuming the estimated value is the true value. We introduce a new approach which can be viewed as a weighted average of predictions assuming different values of ρ. The weights are proportional to the marginal likelihood of ρ. A Monte Carlo experiment was conducted to compare the new method with five more conventional predictors. Its results suggest that the new approach has a distinct edge over existing procedures.     

最大熵谱的振幅谱和相位谱计算

最大熵谱估计是高分辩率的现代谱估计方法,它有着传统谱估计方法不可比拟的优越性。但最大熵谱估计中振幅失真,使它的应用受到很大限制。本文着重介绍了运用准确最小二乘法计算最大熵谱信号的最佳频率成分,再利用三角函数回归法求取原始信号的真实振幅谱和相位谱。对最佳频率成分位置的确定,采用-种既简便又准确的方法,比前人的方法更为优越。     

基于GPP平台的LTE上行信道估计高效实现

处理的实时性是基于GPP(general purpose processor)平台的LTE基站系统的关键指标。在上行信道估计环节,往往需要维纳插值来获得良好性能;但其过高的计算复杂度使信道估计成为上行物理信道实时性处理的计算瓶颈,需要结合GPP特点进行算法实现的优化。通过引入部分线性插值和预存维纳插值系数的方式,显著降低维纳插值的运算复杂度。再使用SSE指令集和"流水线"处理的优化,在保持性能基本不变的情况下,在单核处理器上处理100个物理资源块的上行信道估计仅需6.36μs,为优化前的1.5%,使得高性能上行信道估计不再成为GPP软件无线电实时处理的瓶颈。     

短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法

克服短波信道的频率选择性衰落的关键是准确的信道估计,本文针对短波信道的慢衰落特性,提出了短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法,该方法根据迭代估计的思想,首先利用插入导频进行信道初始估计,经过LDPC译码产生可靠的判决信息,通过在信道估计和译码之间迭代地交换信息来完成联合信道估计和译码,提高OFDM信道估计的精度和系统的误码率性能。     

系数为对称梯形模糊数的回归模型

针对输入为精确、输出和系数为对称梯形模糊数的情况,建立模糊线性回归模型,给出该模型的最小二乘估计和模型性能的评价方法.当输入、输出以及系数都退化为精确值时,该估计退化为经典的最小二乘估计.     

基于快速尺度估计的核相关滤波 目标跟踪

为了解决传统基于核相关滤波器（KCF）的跟踪算法难以有效处理目标尺度变化的难题,本文提出了一种新的融合快速准确估计目标尺度变化的核相关滤波跟踪算法。该方法首先利用目标尺度变化的连续性对目标的尺寸变化进行粗略估计,得到目标尺度变化的粗略值;然后进一步对目标尺度的更多可能变化进行精确搜索,提升目标尺度估计的准确性。在公开的复杂场景视频进行测试,比较了本文方法和原始KCF算法的实验效果,并且将本文算法和经典跟踪算法进行了比较,实验结果表明本文提出的目标跟踪算法更准确鲁棒。