常值利息力模型下破产概率的渐进估计

本文研究一类具有常值利息力风险模型破产概率的渐进估计,对于理赔为若干重尾族类的情形,通过考虑理赔来到时刻的盈余,将盈余过程离散化,进而利用更新函数和卷积,得到了当盈余趋向于无穷大时有限时间内破产概率的渐进估计。     

一致最小方差无偏估计的一点探讨

本文主要给出了一致最小方差无偏估计的一个充要条件,并通过举例探讨了求一致最小方差无偏估计的若干方法。     

MKdV-Burgers方程衰减振荡解的 近似解和误差估计

研究了MKdV-Burgers方程衰减振荡解近似解的求解及其误差估计问题.利用平面动力系统理论对MKdV-Burgers方程的行波解所对应的动力系统作了定性分析,给出了其在不同参数条件下的全局相图和有界行波解存在的条件和个数.研究了该方程有界行波解的波形与耗散系数之间的关系,给出了表征耗散作用大小的两个临界值,得到了当耗散系数α大于某个临界值时方程有界行波解的波形表现为单调扭状孤波、当耗散系数小于某个临界值时方程有界行波解的波形表现为衰减振荡波的结论;求得了该方程在无耗散作用情况下所有可能的3种钟状孤波解.根据衰减振荡解对应的解轨线在相图中的演化关系,并利用假设待定法,求得了该方程的衰减振荡解的近似解.最后,根据齐次化原理的思想,通过建立反映衰减振荡解精确解和近似解间关系的积分方程,得到了所求衰减振荡近似解的误差估计,其误差是以指数形式速降的无穷小量.     

双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

临汾市低能见度天气的时空特征分析

利用临汾市17个气象观测站地面常规气象资料,采用线性倾向估计法、累积距平法,对1981年～2010年临汾市低能见度天气进行时空特征分析。     

一种基于四阶累积量的近场源二维参数估计方法

提出了一种基于四阶累积量和极化敏感阵列的近场源方位角、距离二维参数联合估计算法,其特点是采用非中心对称均匀线阵,无需参数配对,可直接计算出待估计参数的闭式解,具有较高的估计精度,可应用于加性高斯噪声环境,仿真试验证明了该算法是有效的.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

M估计的稳健平面标靶中心定位算法

标靶在地面激光扫描仪多测站点云配准,以及在全球卫星导航信号不良状况下改善移动激光雷达系统精度具有重要作用,标靶的精确提取与定位是关键问题之一。本文提出基于M估计的标靶中心定位方法：先根据标靶与周围环境反射强度差异,构建强度变化率特征,提取标靶边缘点云;再对标靶候选区域点云进行主成分分析,计算标靶平面法向量,对标靶边缘点云进行投影变换;最后通过M估计选权迭代法,剔除标靶噪声与粗差点云,拟合标靶形状,精确定位标靶中心。试验表明,本文算法能够在标靶存在冗余、缺损状态时排除非标靶圆形边缘的粗差点,获得高精度标靶中心。