一种改进的排序QR分解V-BLAST检测算法

垂直分层空时编码(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种MIMO系统.在基于QR分解算法的基础上,结合最大似然算法,提出了一种改进算法,称为排序ML-QR算法.该算法先对信道矩阵按列范数从小到大进行列置换,再进行QR分解,对最先检测的两层信号采取最大似然检测,提高最先检测级的性能,剩下层的信号采用QR分解算法检测.理论分析及仿真实验结果表明,提出的排序ML-QR算法优于传统的分层空时检测算法,在高信噪比的情况下性能改善更加明显.     

拟Lorenz方程在周期扰动下的奇怪吸引子

通过数值模拟研究一类拟Lorenz周期扰动方程,得到3类同宿缠结吸引子：周期汇、似H~non吸引子和秩一吸引子．其中周期汇表示扰动方程出现吸引的周期轨,而似H6non吸引子和秩一吸引子表示扰动方程出现SRB测度意义下的混沌现象．进一步,当扰动参数趋于零时,这3类吸引子重复出现,呈现一定的周期性．所得结果是二维同宿缠结理论在三维空间中的应用和推广．     

负相协样本多维边际密度的经验似然推断

研究负相协样本多维边际密度函数的经验似然置信区间的构造,证明了负相协样本多维边际密度函数的分组经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,由此结果可构造多维边际密度函数的经验似然置信区间.     

纵向数据下基于复合分位数回归的经验似然推断

利用复合分位数回归（CQR）研究了纵向数据下回归系数的经验似然（EL）推断。将数据组内相关性纳入估计方程中,得到了参数更加有效和稳健的估计,无需预先估计渐近方差,从理论上证明了所得复合分位数经验似然估计（CQREL）的渐近性质,且提出的经验对数似然比服从渐近卡方分布,从而构造了兴趣参数的置信域。通过数值模拟验证了所得方法有很好的有限样本性质。     

华北落叶松人工林直径分布预测模型构建

【目的】基于不同直径分布预测模型(Weibull分布模型、Gamma分布模型、Lognormal分布模型),构建包含华北落叶松林分因子的直径分布线性混合效应模型,有助于分析直径分布对林分因子动态变化的响应。【方法】利用塞罕坝华北落叶松人工林标准地调查数据,应用最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)估计模型参数,通过K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验、C-V(Cramer-von Mises)检验、A-D(Anderson-Darling)检验对模型适用性进行检验,基于最优模型构建华北落叶松人工林直径分布线性混合效应模型。【结果】塞罕坝华北落叶松人工林直径分布最优模型为Weibull分布;基于最优模型,构建了包含优势高、断面积、对数密度的线性混合效应模型,当3个参数随机效应方差-协方差结构和误差项结构均为对角矩阵结构[UN(1)]时,模型的拟合效果最好。包含位置、尺度、形状3参数随机效应项模型的决定系数R²分别为0.895、0.888、0.801,均方误差(MSE)分别为5.365、1.724、1.151,均方根误差(RMSE)分别为2.316、1.313、1.073,拟合结果均较好。【结论】线性混合效应模型具有较好的预测直径分布能力,可为精准预测华北落叶松人工林直径分布提供理论依据和技术参数。     

一种基于证据推理的似然推理算法

似然推理是知识工程研究的主要课题之一。目前已有计多似然推理体系被应用在各种专家系统中。证据理论是八十年代被引入到知识工程研究中的似然推理理论,现己受到高度重视。本文提出一种基于证据理论的似然推理算法,它可以充分发挥证据理论的优点。     

Logistic回归中的变量选择

在许多情况中,我们需要对logsitic回归模型中的重要变量进行选择,这适用于预测问题,本文从信息论准则出发提出了一种选择程序,并且证明了这些程序是强相合的。     

随机利润模型中参数的极大似然估计

假设需求量是连续型随机变量，销售利润为其中Ｐ＞０是产品单价，ａ≥０是产品单位可变成本，ｂ≥０是固定成本，ｃ＞０是企业最大生产能力．本文对这种随机利润模型中参数的估计进行了研究，并给出了这些参数存在极大似然估计的充分必要条件．     

估值站网抽象规划

在没有测点实测值的情况下，如何布置测点，才能使得二阶平稳随机场上的最大估值方差极小化，本文就此建立了新的理论公式，提出了布置测点的新方法。这一方法也能有效地处理已的测点测值，使之更适合于克里格估计。     

GPS接收机原始观测量的模拟实现

研究了ＧＰＳ信号这一类准正弦信号的最大似然参数估计方法，对估计方差的Ｃｒａｍｅｒ Ｒａｏ界进行了分析，采用计算机软件手段获得ＧＰＳ接收机伪距，多普勒频移观测量。为模拟分析ＧＰＳ导航算法，伪距差分ＧＰＳ等提供了客观依据。实验结果表明，利用该软件手段进行ＧＰＳ系统分析和处理是精确直观的，简便有效。