包络相位联合自聚焦高分辨SAR运动补偿

提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。     

Burr-Ⅻ分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-Ⅱ截尾模型下,假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布,当Burr-Ⅻ分布中两个形状参数均未知时,分别在q-对称损失函数和LINEX 损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计,并给出了参数估计的容许性证明.最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

Heston随机波动率模型下一类多资产期权的定价

研究了一类多资产期权的定价,包括差价期权、交换期权、乘数期权和商数期权.为了改进传统Black-Scholes模型下波动率为常数的不合理假设,引进了Heston随机波动率模型,研究表明基础资产和波动率的演化过程作适当的变换后是一个3维仿射过程.仿射过程由其仿射变换唯一确定,而仿射变换可通过求解对应的Riccati微分方程组获得.基于仿射变换,给出了这一类多资产期权的半封闭形式的风险中性定价公式.最后,还给出了应用自适应Simpson数值积分法求解交换期权、乘数期权和商数期权风险中性价格的算例.     

谱分析方法在经济波动分析中的应用研究

针对我国经济序列较短的特点,将加窗周期图谱估计与最大熵谱估计相结合的谱估计方法用于经济周期波动的分析,并用各隐周期分量单独分辨的办法通过对数据进行三角叠加拟合来确定隐周期长度的准确值。     

东北区主要粮豆作物气候生产潜力实现率及其提高途径

在计算机东北各地主要粮豆作物光合,光温和气候生产潜力的基础上,根据现实产占各级资源生产斩比较,分析了各地主要作物光合,光温,气候生产潜力实现率及其地理分布。     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。     

信息熵在导航传感器故障诊断中的应用研究

对组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,给出了一种基于小波包能量熵的神经网络故障诊断方法。利用小波包分析原理对原始故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量,以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。采用惯导系统中关键性器件陀螺仪进行仿真研究,仿真结果表明此方法可有效地检测故障且提高了精度。     

我国上市公司生命周期划分方法实证比较研究

在对已有企业生命周期阶段模型进行梳理的基础上,重点分析了文献中出现的管理熵法、产业增长率法和现金流法3种常用的企业生命周期划分方法,并在此基础上,运用中国沪深两市上市公司数据展开实证比较研究。研究发现,虽然以上方法在不同学者各自的研究中均具有一定的适用性,但对中国上市公司生命周期阶段进行划分的结果却并不一致,不同方法所得结果之间在统计上存在显著性差异。运用以上方法对我国上市公司不同生命周期阶段资本结构的差异进行了研究。结果表明,所采用的3种方法的划分结果并不能很好反应企业不同生命周期阶段资本结构的差异。因此,有必要进一步加强对企业生命周期阶段划分模型的研究。     

从资产相关性计算信用质量相关性

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