基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

步进频信号距离-多普勒成像的干扰抑制

针对VHF/UHF波段日益复杂的射频干扰环境为雷达应用带来的挑战,提出了基于多普勒频域门限检测的自适应干扰抑制方法。通过在多普勒频域设置干扰检测门限,可以自适应地检测并抑制多帧步进频信号距离-多普勒成像过程中的射频干扰信号。理论分析及仿真表明,该方法不仅能够在尽可能减小雷达回波损失的前提下得到良好的干扰抑制效果,而且门限设计简单、易于实现,具有良好的适应性,适用范围较广,有利于工程实现。     

Design of radiation hard phase-locked loop at 2.5 GHz using SOS-CMOS

Abstract: A radiation hard phase-locked loop (PLL) is designed at 2.5 GHz using silicon on sapphire complementary metal-oxide-semiconductor process. Radiation hardness is achieved through improving circuit design without sacrificing real estate. Stability is guaranteed by a fully self-bias architecture. The lock time of PLL is minimized by maximizing the loop bandwidth. Frequency tuning range of voltage controlled oscillator is significantly enhanced by a novel load configuration. In addition, multiple bias stages, asynchronous frequency divider, and silicon on sapphire process jointly make the proposed PLL more radiation hard. Layout of this PLL is simulated by Cadence Spectre RF under both single event effect and total induced dose effect. Simulation results demonstrate excellent stability, lock time < 600 ns, frequency tuning range [1.57 GHz, 3.46 GHz], and jitter < 12 ps. Through comparison with PLLs in literatures, the PLL is especially superior in terms of lock time and frequency tuning range performances.     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。     

Robust H∞ filtering for discrete-time systems with Markovian switching and time-delays

The robust H∞ filtering problem for uncertain discrete-time Markovian jump linear systems with modedependent time-delays is investigated. Attention is focused on designing a Markovian jump linear filter that ensures robust stochastic stability while achieving a prescribed H∞ performance level of the resulting filtering error system, for all admissible uncertainties. The key features of the approach include the introduction of a new type of stochastic Lyapunov functional and some free weighting matrix variables. Sufficient conditions for the solvability of this problem are obtained in terms of a set of linear matrix inequalities. Numerical examples are provided to demonstrate the reduced conservatism of the proposed approach.     

短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

改进粒子滤波在捷联惯导系统姿态确定中的应用

捷联惯导系统姿态确定问题本质上是一个非线生滤波估计问题.针对传统的扩展卡尔曼滤波不再适用于非线性和非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在粒子退化和粒子耗尽等问题,提出了将马尔可夫链蒙特卡罗(MCVC)正则粒子滤波算法应用于捷联惯导系统的姿态确定中.计算机仿真表明了该方法在加快收敛速度、提高姿态精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

基于色彩相似性的自适应多窗口立体匹配

分析比较了应用彩色图像进行立体匹配的三种不同颜色相似性测度,并采用了匹配效果较好的策略.然后把这种颜色相似性测度应用到区域匹配方法的多窗口选择和自适应窗口尺寸缩减当中,使用SSD方法实现了彩色图像的立体匹配.实验结果表明,该方法具有更高的匹配精确性.     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.