增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX 估计

在矩阵损失函数下,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性,并得到惟一的线性minimax估计.     

锥序约束下两个指数总体均值的估计

讨论样本容量相等时 ,在锥序约束 a1λ1≤λ2 ≤a2 λ1条件下 ,两个指数总体均值 λi( i=1 ,2 )的估计量 .证明约束极大似然估计 λi 具有比经典极大似然估计 Xi 更小的均方误差 ,并且讨论 λi 对 Xi的功效 e( λi,Xi) ,i=1 ,2 .     

砂砾岩油藏的地球物理特征

综合利用测井、地震以及相应的相分析资料 ,对砂砾岩体的测井相、地震相、时间频率特征、波形特征等进行了细致的研究与半定量分析 ,总结并归纳了砂砾岩油藏的地球物理特征 ,进而对砂砾岩油藏进行预测与目标评价。实际应用表明 ,这种分析和研究方法对砂砾岩油藏的预测与评价是有效的。     

模型基编码中的脸部运动估值研究

主要针对模型基编码方案的运动参数估值问题 ,运用 3维运动估值的方法 ,推导出运用于人脸运动参数估值的运动模型和光流算法 ,并对该算法的效果进行分析 ,对算法的改进提出看法。     

模型基编码中一种可靠的实时运动估计算法

分析了PLS算法的本质,并针对其缺点提出了一种改进形式;将改进算法同PLS及EKF进行了实验对比.结果表明,此算法不但能实时地估计运动参数,而且还具有良好的稳定性和准确性.     

基于连续小波变换的功率谱估计方法

利用连续小波变换的带通特性,参照功率谱模拟估计方法的思路,对信号进行功率谱估计。介绍了基于连续小波变换的功率谱估计的基本原理,给出程序流程和仿真结果,讨论其特点,并与基于FFT的谱估计方法进行了比较。     

基于自适应卡尔曼滤波的时变结构参数估计

在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法．如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法．本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参数估计中的应用进行了分析,并对其跟踪性能进行了探讨．     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.