车辆质心侧偏角估计算法设计与对比分析

车辆质心侧偏角是描述车辆侧向运动状态的重要变量之一,同时也很难准确估计.为此设计了基于运动学的直接积分法,基于扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法和基于广义龙贝格观测器的质心侧偏角估计算法.对信号引入一定强度的噪声,通过多种典型工况对质心侧偏角估计算法进行调试与验证,分析不同算法的特点和工况适应性.直接积分法在长时间尺度下无可用性,但在极限工况下能较为快速地描述质心侧偏角变化趋势;卡尔曼滤波算法整体估计效果较好,但在一些动态工况存在估计偏差,且多为高估;龙贝格观测器算法在大部分工况都能获得良好效果,但在某些情况下存在估计偏差,且多为低估.     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

MapReduce环境中的性能特征能耗估计方法

针对MapReduce系统中负载能耗特征多样性为系统成本调度带来的负载与节点难以匹配的问题,提出一种基于负载性能特征的能耗估计方法。该方法以MapReduce系统中各节点操作系统的性能事件为依据估计在线负载的能耗。为了提升负载能耗估计结果的准确度,采用机器学习的方法,在负载执行时,搜集系统的性能特征,并建立估计模型的样本集;采用粗糙集理论中属性约简方法对性能特征属性进行约简;在性能属性约简的结果之上,基于支持向量机理论,建立能耗的估计模型,对负载运行时系统的能耗进行准确的估计。实验结果表明:基于性能特征的能耗估计方法拥有较高的估计准确率,在单作业环境中平均相对误差为4%,在多作业环境中可达到4.5%。     

双单叶星形和凸函数的系数边界

通过限定单叶函数及其逆分别从属于不同的对象,定义了两类一般化的双单叶星形族S*(a1,b1,a2,b2,α1,α2)和凸族K*(a1,b1,a2,b2,α1,α2).讨论得到它们泰勒展式中前两项系数的边界估计值.     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

基于傅里叶系数插值的短波信道迭代频偏估计

针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.     

基于隐含导频的长距离IM/DD DFT-S-OFDM无源光网络的实验系统研究

基于隐含导频、超奈奎斯特镜像混叠和直接检测,首次在IM/DD光通信系统中使用基于隐含导频(ST)的信道估计和均衡方式,通过实验实现了速率为20 Gb/s的正交相移键控(QPSK)离散傅里叶变换扩展正交频分复用(DFT-S-OFDM)信号传输83.2 km的光通信系统.使用隐含导频信道估计(ST-CE)方法来均衡信道的线性损伤,关键是把隐含导频(ST)算术叠加在数据信号上,而不占用单独的时隙.通过对接收到的信号进行1阶统计分析估计出精确的信道.为了增加传输距离,根据超奈奎斯特镜像混叠的方法增加接收机带宽来补偿色散引起的功率衰落.结果显示,在长距离强度调制/直接检测(IM/DD)DFT-S-OFDM无源光网络(PON)系统中,采用ST-CE能得到更高的频谱效率,且其信道估计性能与TA-CE相当.该方法节省了带宽,提高了频谱利用率.     

组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

UKF车速估计器的算法研究与仿真

为准确估计车辆的行驶速度, 保证汽车的安全性, 设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF: Unscented Kalman Filter）的车速估计器, 并与基于卡尔曼滤波（KF: Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台, 同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明, 当系统输入产生突变时, UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内, 比KF算法的误差率大约降低了3%, UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势, 相对于KF估计算法效果更佳。     

TFR模型下关于几何分布产品加速寿命试验的Bayes分析

讨论了TFR模型下几何分布参数的Bayes估计,通过实例对加约束与不加约束的两种估计结果进行对比.