一类非线性退缩椭圆组弱解梯度的L^P—估计

利用Muckenhoupt提出的A_2类函数的性质和带A_2类权函数的Sobolev空间H~1(Ω,R_N,λ)的嵌入不等式,对满足控制增长和自然增长两种条件下的拟线性退缩椭圆组,本文建立了弱解梯度的L~P-估计。只要λ~2(x)∈A_2,就可将M.Giaquinta关于一致椭圆组的有关结果推广到退缩椭圆组。     

具有部分先验信息的贝叶斯分析法在模式分类中的应用

针对模式分类中高置信度的先验概率分布难以设定的问题,提出了一种新的应用贝叶斯分析进行模式分类的方法。该方法首先求得已知先验信息和各个可能的分类决策对先验概率分布的约束集,然后通过对他们进行比较确定待分类模式的类别。实例表明该方法能够有效地缩小待分类模式的可能类别集,从而为分类系统的下一步精确分类提供便利。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

一类柯西问题解的爆破性质

本文讨论了一类柯西问题在一定条件下解的爆破性质,同时给出一致爆破速率估计.     

非线性拟抛物型复方程的Riemann初边值问题

本文的主要目的是讨论非线性拟抛物型复方程于多连通区域上的Riemann初边值问题。为此,我们先给出初边值问题解的先验估计式,然后使用参数开拓法证明该初边值的可解性,并给出该解与其初值之差的估计。本文的定理推广了参考文献中的结果。     

回归函数的混合型核估计的一致强收敛速度

设(X,Y)为取值于R~d×R~1的随机变量,(X_i,Y_i) i=1,2,…,n是取自(X,Y)的i·i·d·的样本,E|Y|<∞.用m(x)=E(Y|X=x)表示回归函数。m(x)的一种重要的核估计是Stone(1977)提出了一种把经典的最小二乘估计与非参数的权函数估计结合起来去估计m(x)的方法。在这篇文章里,讨论了把上述核估计与最小二乘估计结合起来所得的m(x)的混合型核估计的强一致收敛速度。     

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

车身检测数据的多元贝叶斯建模与质量监控

提出了一种融入动态干预算法的多元经验贝叶斯（MEB）模型,并用于评价车身尺寸的均值、标准差等质量参数.该模型采用较为平稳的历史测量数据和相关性较强的多元测点信息进行误差修正,显著减小了由系统误差而导致的MEB模型的评价误差.构造了一组基于模式识别的动态干预算法、用于自动识别制造过程中的系统误差模式.同时,以某车型车身测量数据处理为例,验证了所提出方法的有效性.     

光正交频分复用系统信道估计算法研究

信道估计是光正交频分复用系统实现可靠传输的关键技术之一,在通信系统设计当中,信道估计的精度将直接到影响整个系统的性能。选用LS、LMMSE和SVD-MMSE三种常见算法进行了基于导频的信道估计仿真实验,对比分析均方差和误码率这两个重要的信道估计评价指标发现,LMMSE算法和SVD-MMSE算法的信道估计性能相近,明显优于LS算法。