基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

A NEW TEST PROCEDURE FOR NEW BETTER THAN USED IN INCREASING CONVEX ORDERING

A new nonparametric procedure is developed to test the exponentiality against the strict NBUC property of a life distribution. The exact null distribution is derived by the theory of sample spacings, and the asymptotic normality is also established by the large sample theory of L-statistics. Finally, the lower and upper tailed probability of the exact null distribution and some numerical simulation results are presented as well.     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.     

银行风险传染的集合种群模型——基于元胞自动机的动态模拟

首先借助生物学集合种群理论构建了银行风险传染的模型;然后基于元胞自动机方法对银行风险传染的时间和空间的动态过程进行模拟,得出了影响银行风险传染的特征,提出了影响银行脆弱性传染速度的因素;最后, 在具有相同的传染率和灭绝率下, 对比了单点传染和三点传染到达稳定状态的时间步长. 对控制银行风险传染,保持银行稳定性具有重大意义. 此外,该模型不仅可以对银行系统脆弱性传染过程进行模拟和动态分析, 同样也适用于研究金融系统中其他金融机构间的风险传染问题.     

ON ASYMPTOTIC NORMALITY OF PARAMETERS IN MULTIPLE LINEAR ERRORS－IN－VARIABLES MODEL

This paper studies the parameter estimation of multiple dimensional linear errors-in-variables (EV) models in the case where replicated observations are available in some experimental points. Asymptotic normality is established under mild conditions, and the parameters entering the asymptotic variance are consistently estimated to render the result useable in the construction of large-sample confidence regions.     

模糊决策方法研究

模糊决策是模糊集合论与决策理论相结合的产物．本文概要讨论模糊决策方法的若干基本问题,包括模糊一致关系,模糊一致矩阵及其应用,广义去模糊机制等．     

非线性系统的模糊辨识在线算法

在以往的模糊辨识方法中,均未给出在线调整非线性系统的模糊辨识算法。基于递推模糊聚类方法,提出了一种在线调节模糊模型的辨识算法。为了验证所提出方法的有效性,对几个非线性系统进行了辨识,最后给出了辨识结果。     

可拓聚类预测方法及其在邮电业务总量预测中的应用

本文提出一种新的预测方法－可拓聚类预测方法,并用该方法进行邮电业务总量预测的研究。利用邮电业务总量和三大产业的生产总值的历史数据构造分类经典域和节域物元,应用物元和可订合中的关联函数,建立了业务量水平聚类预测的一种简单模型,通过聚类分析得到邮电业务量预测结果,本文利用我国某地区的实际数据分析计算,结果表明可拓聚类预测方法是有效的。     

基于故障率为模糊数的故障树分析方法研究

在经典故障树分析方法的基础上,引入模糊集合理论,针对基于系统各部件故障率分别为三角形和正态型模糊数情形,应用Ｚａｄｅｈ 的扩展原理和模糊数运算法则对模糊故障树分析方法作了研究,最后给出了一个应用实例。     

模糊检索系统研究

模糊性是人类思维和客观事物普遍具有的属性之一。为了克服现行计算机信息系统的局限性 ,模糊检索应运而生。运用模糊技术开发的计算机信息系统既允许用户用自然语言进行信息查询 ,又能给出输出信号项与用户查询的关联度 ,协助用户完成信息处理任务 ,因而具有一定的人脑进行模糊信息处理的能力。简要讨论了模糊检索系统的结构 ,模糊知识库及其管理 ,模糊数据库的组织等。