一种新的小波变换及其性质——弱收敛意义下微分方程和对应积分方程的等价性

利用一种新的连续小波变换讨论微分方程和积分方程之间的关系,并且当h是对称小波时,能够把一类微分方程利用新的小波变换变换成等价的积分方程.它们在弱收敛意义下是等价的,从而将微分方程的讨论与积分方程的讨论联系起来,使得连续小波变换在讨论微分方程和积分方程的过程中得到应用.     

一类四阶方程边值问题正解的存在性

得到了一类四阶方程边值问题相应的Green函数。从而将该问题转化为相应的Hammerstein型积分方程，并利用锥拉伸与锥压缩不动点定理，证明了它在一定条件下，至少有一个正解。     

Telyakovskiǐ型定理

本文在二阶连续模情形下,证明了满足Timan型估计的线性算子A,经过适当的修正后得到的线性算子A~+满足Telyakovskiǐ型估计。     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

网的收敛与分离公理

用Ｍｏｏｒｅ－Ｓｍｉｔｈ收敛给出了一个拓扑空间分别是Ｔ０，Ｔ１，正则，正规空间的充要条件．     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计进行了讨论。     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。