厦门同安湾牡蛎养殖容量的估算

根据同安湾水质、污染源调查数据及相关研究结果,以COD为污染因子,建立收支养殖容量模型,并从同安湾污染物容纳量的角度对同安湾的牡蛎养殖容量进行综合估算.     

基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

考虑零注入约束的双线性WLAV状态估计

零注入节点功率失配量对电力系统安全评估有着重要影响,为减小零注入节点的功率失配量,提出了考虑零注入约束的双线性WLAV(Weighted Least Absolute Value)状态估计方法,该方法将零注入约束以等式约束的形式添加到双线性WLAV状态估计中。基于IEEE标准系统,采用零注入约束的双线性WLAV状态估计方法对国内某省网进行仿真,结果表明:该方法既能保留基于内点法的双线性WLAV状态估计原有的计算效率高的优点,又能减小零注入节点的功率失配量,且抗差性能有一定程度的提升。     

TDS-OFDM系统的载波间干扰消除方法

为了消除时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中的载波间干扰(ICI),通过假定信道在OFDM块内呈线性变化,建立了TDS-OFDM在时变信道下的系统传输模型,在此基础上采用一种决策反馈的方法来消除ICI。该方法使用伪随机(PN)序列时域相关进行信道粗估计,并在一个OFDM块内进行线性内插得到整个OFDM块内的信道细估计。分析和仿真结果表明,该方法相对于TDS-OFDM系统的传统方法有2 dB以上的误码率性能增益,并且复杂度与传统方法相当。     

一种联合角度时延估计新方法

为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对,只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MUSIC,JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比,该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

外国游客在华停留时间及人数变化的动态数学模式研究

用可靠性统计分析方法，给出外国游客在华旅游停留时间和人数变化的数学模型．建立了停留时间的概率分布密度形式及人数变化的波哇松过程，对区间型数据进行参数估计，提出了建立线性回归模型研究旅游服务对停留时间和人数变化影响情况的分析方法，从而可分析国内可控因素对转移强度的影响．     

基于四阶累积量的近场源多参数联合估计

提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境．与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效．仿真综合结果表明了新方法的有效性．     

多天线系统符号和载频同步的混合粒子滤波

为解决多天线系统符号同步和载频同步中的联合参数非线性估计问题,提出一种混合粒子滤波方法.该方法基于最大后验概率准则,在接收端将时延、频率偏置用联合随机粒子表示,结合未知信道参数矢量的卡尔曼滤波估计值,获得联合粒子的重要性权重.同时,采用序列重要性采样和重采样策略来更新粒子权重并保持粒子的多样化,可避免直接在高维信道参数空间上进行重要性采样时效率下降的缺点.该方法在4发2收的多天线基带传输系统上的仿真实验表明,其参数估计精度较高,到达稳态所需的迭代次数较少,并可获得接近理想参数时的误码率性能.     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

无翼平底弹头的属性散射中心模型改进与参数估计

针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.