关于完全三部图的Ramsey数

该文对完全三部图的Ramsey数r(kt,m,n,kn)的上界进行了研究。将自然数集划分为2类集合{n′}和{n″},用高斯超几何函数表示独立数的下界。证明了r(Kt,m,n,Kn)=O[nm+t+1/(logn)m+t]。     

非高斯乘性噪声环境下伪码捕获方法

针对非高斯乘性噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,利用局部最佳检测算法推导出非高斯乘性噪声环境下的伪码捕获检测统计量.给出了基于局部最佳检测算法的捕获结构,并与传统的平方和检测器和非高斯加性噪声环境下局部最佳检测器进行了性能仿真对比.结果表明,文中所提出的捕获方法在非高斯乘性噪声环境下检测性能有较大幅度的提高.     

债务抵押契约模型市场重构与违约损失率分布

在违约损失率(LGD)是随机变量的假设下,应用推广的两因子高斯-Copula债务抵押契约(CDO)定价框架,通过极小化相对熵,讨论了利用市场公开报价数据进行系统违约因子和LGD分布的重构问题.计算结果验证了违约具有偏态性的特点.所建立的模型可看成是对高斯-Copula模型的修正.在计算该问题时,采用迭代方法,避免了处理非线性问题以及非光滑优化问题的求解困难.数值计算结果表明,算法是稳定和收敛的.     

协方差矩阵结构的广义近似最大似然估计

针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix, GNSCM). 利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM 为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood, GAML) 估计. GAML 是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood, AML) 估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator, CRCCE) 的推广,具有更强的杂波适应能力. 仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML 估计和CRCCE 相比,GAML 具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能.     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

大气低频噪声混合模型的MCMC参数估计

大气噪声是低频通信中的主要干扰,且具有严重非高斯分布特性,对非高斯噪声模型的参数估计对于提高低频接收机的性能具有重要意义。设计了估计非高斯混合模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)算法,该算法通过构建贝叶斯层次模型,利用Gibbs抽样和M-H抽样更新迭代参数。利用乘积特性,将稳定分布作为等价的高斯分布来处理,并在层次模型中设置多个额外参数,以增强其灵活性。仿真实验与实测数据表明,该算法迭代收敛快、精度高,有很高的实用价值。     

基于贝叶斯估计噪声相关下的CKF设计

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三阶球面-相径容积规则来近似计算系统状态的后验均值和协方差。当系统噪声和量测噪声相关时,常规CKF不适用,本文设计的噪声相关下的CKF可以有效地对状态进行估计,拓展了CKF的应用范围。数值仿真验证了算法的有效性。     

基于高斯混合模型的敞开式质谱重叠峰解析方法

针对敞开式质谱重叠峰影响待测物特征峰识别的问题,提出了基于高斯混合模型的重叠峰解析方法.根据手肘法和质谱图中各参数意义有效选取模型初始参数,然后研究了该方法在重叠峰不同幅值比、分离度和噪声下的解析效果,并对敞开式质谱实测冰毒碎片离子的重叠峰进行解析.结果 表明,模拟数据的各个参数在解析后变化较小,均值和标准偏差的最大相对误差分别为0.4％和2％;实测数据在解析后可有效识别目标谱峰并使信噪比最高可提升10.2％,该方法解析效果好并且具有抗噪声干扰能力,可用于敞开式质谱重叠峰的解析.     

基于信息论下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象

研究了高斯混合噪声作用下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象.通过建立阈值阵列模型,运用理论分析和数值仿真相结合的方法,分析了高斯混合噪声作用下高斯信号通过系统时的互信息.数值仿真表明,通过控制变量法,当阈值单元数目越多或者系统阈值越大时,阈上随机共振发生的现象更加明显.所得结论可以为进一步探索阈值阵列模型提供基础.     

基于改进ziggurat算法的高斯白噪声发生器

经典的ziggurat算法在楔形区域和截尾区域的判决计算包含非线性运算,存在计算量大、资源消耗多的缺点。针对该问题提出了一种改进的ziggurat算法。该算法利用分段线性近似原理拟合了判决模型,优化了楔形区域和截尾区域的判决算法,将判决过程改为线性运算。新算法的效率进一步提高,相对原算法,资源消耗减少了44%以上,且经过仿真验证,算法的性能没有明显的损失。基于新算法设计并实现了一个高斯白噪声发生器,仿真和实测结果表明,该高斯白噪声发生器资源利用率高,数据吞吐率大,生成的高斯白噪声正态特性良好,功率谱平稳。