金融危机前后的全球主要股指联动与动态稳定性比较

针对传统参数分析法可能存在参数和指标多样化而导致结果迥异的问题,提出直接从真实交易数据入手,采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.通过对2005年7月22日至2009年6月30日全球最具代表性的52个股指的日数据,并以2008年9月15日为金融危机前后的分界点进行实证,结果发现:金融危机爆发后,全球股市股指间地理区域聚集效应更加明显,各股指间的相关程度显著提高,其联动性更强;全球股指的动态稳定性在整体上是相对稳定的;在金融危机后,美国的股指影响力在降低,而中国在增强.为了避免全球股指剧烈波动,金融监管应该是全球协调的,而不应是一个国家或某个区域的单独行为.应保持世界各国证券市场的"多样性(差别化)",来防止经济和金融一体化带来的"一荣俱荣,一损俱损".     

空间动能拦截末段导引法研究及其仿真

针对空间动能拦截的特点,利用了比例导引法控制视线转率的优点,兼顾考虑了控制脱靶量以提高动能拦截精度,设计了空间动能拦截末段导引法。该导引方法基于目前发动机一般工作于脉冲条件下的实际情况,能有效地控制视线转率和脱靶量,并能够保持拦截器飞行弹道的稳定性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于支持矢量机和循环累积量的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征矢量,采用支持矢量机将分类特征矢量映射到高维空间并构建最优分类超平面,实现对QAM调制信号的自动识别。该算法解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广性能,并且可在多种调制信号环境下实现对感兴趣信号类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法

高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。     

库所耦合网的T-不变量求解算法

首先定义了库所耦合网及相关概念,其次揭示了库所耦合网N中各个分支网的T-不变量同N的T-不变量之间的关系,然后给出了一个库所耦合网的T-不变量求解算法,最后将该算法实现并给出初步实验数据,以说明所提算法比现有算法节省计算时间和存储空间。     

三江平原典型湿地系统湿沉降中氮浓度及沉降量初步研究

2004年7月至2005年6月对三江平原典型湿地系统大气湿沉降的氮浓度及沉降量进行了初步研究。结果表明,各形态氮的月均浓度差别较大且动态变化明显,原因主要与人类活动、降水强度及频次、风向和地理位置有关;各形态氮浓度均存在明显的季节变化,春季最高,秋、冬季次之,夏季最低。春、秋季降水中各形态氮浓度的离散程度较大,原因与降水气团来源复杂性、沙尘和高空污染物输送等因素有关;降水量与各形态氮浓度呈较弱的负相关(p>0.05),NH4 -N与NO3--N、TON呈显著正相关(p<0.05),它们可能具有同源性。NH4 -N与NO3--N的良好相关性与其在液相中的反应有关;生长季降水pH的变化主要与氨挥发有关,非生长季主要与氨挥发减弱、秸秆和化石燃料燃烧以及沙尘输送等因素有关;各形态氮的沉降量具有明显的季节性,春季所占比例最高(4.57kg N/hm2),占60.41%,夏、秋季相近,冬季最低(8.29%);全年TN沉降量为7.57 kgN/hm2,TIN为沉降主体,占84.54%;NH4 -N和NO3--N为TIN沉降主体,分别占TN沉降量的52.58和29.99%。图4,表2,参16。     

基于四阶累积量切片的宽带传播算子测向方法

四阶累积量的盲高斯性改善了高斯噪声存在情况下的方位估计算法性能,四阶累积量切片同样具有盲高斯性,结合改进的传播算子法(MPM)不但可以降低算法的运算量,还可以改善算法的性能。首先利用旋转不变方法(RSS)对宽带信号进行聚焦处理,聚焦处理后的矩阵输出再求其四阶累积量切片矩阵,对该矩阵利用改进的传播算子法得到测向结果。论述了四阶累积量切片适用于改进的传播算子法的原理,并通过仿真验证了算法在盲高斯噪声、运算量及测向性能方面的优越性。     

有色观测噪声下的多变量设置调整策略

针对存在初始设置偏差的离散的多变量生产制造过程,研究了观测噪声服从Auto-Rgressive （AR）模型的情况下,考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题,在建立过程状态空间方程的基础上,利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量,根据随机二次型最优控制理论,得到了使过程质量损失最小的最优调整策略. 通过算例解释了最优调整策略的实现方法,并进行了仿真验证,结果表明,得到的调整策略与观测噪声为白噪声时的质量调整策略相比,能更好地减少过程总体质量损失.     

灰色多变量GM(1,N)幂模型及其应用

针对多变量少数据的系统建模问题,提出了灰色多变量GM（1,N）幂模型及其派生模型GM（1,N,x^（1））幂模型,给出了其参数估计算式和近似时间响应式,在此基础上,分两种情况讨论了模型的参数优化方法,并通过数值模拟和应用实例验证了新模型的有效性. 结果表明：传统的GM（1,N）模型是GM（1,N）幂模型的特殊形式,GM（1,N）幂模型能够更好地描述系统特征行为序列与其影响因素序列的非线性关系,从而有效地提高传统灰色多变量系统建模的精度.