基于Hellinger距离的连续型总体的假设检验

研究了两个连续型总体参数的假设检验问题.基于Hellinger距离和参数的最大似然估计,建立了一个检验统计量.在一定条件下,证明了所建立的统计量渐近服从自由度为1的卡方分布.最后用随机模拟的方法研究了所建立的统计量的稳健性,并且与似然比检验作了比较.     

空时联合处理分辨性能下界的研究

针对相控阵雷达阵列天线空时快拍数据模型,研究空时二维联合分辨下界(STJRL,简称联合下界).从检测理论出发,采用最小错误概率准则,给出了联合下界关于信噪比、空时信号波形、分辨概率的表达式.联合下界表达式与一维分辨下界比较表明空时二维联合分辨充分利用了回波信号在空间频率和多普勒频率上的二维差异,分辨性能优于一维分辨.通过Monte Carlo 仿真比较了空时联合分辨下界和信息论准则方法(AIC)、最小描述长度方法(MDL)得到的实验分辨性能,结果表明AIC与MDL方法的δ_t/δ_tf～R_SN曲线都在联合分辨理论下界曲线之上,而似然比检测器δ_t/δ_tf～R_SN曲线与空时联合分辨下界曲线符合得很好.      

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

模型试验尺寸误差对结构周期分析的影响与修正

对同济大学土木工程防灾国家重点实验室的六个振动台试验模型进行测量，得到了大量试验模型尺寸误差数据．用偏度、峰度检验法验证了尺寸误差服从正态分布，提出建立有限元模型时考虑尺寸误差分布的方法．利用有限元软件计算了包括框架结构和框剪结构在内的6个具有尺寸误差的模型，并根据计算结果，总结规律，给出了考虑尺寸误差的结构基本周期的修正公式，以修正试验结果．     

河口海岸模型验证方法及其性能比较研究

模型验证是河口海岸模型建立和应用的关键步骤,传统的方法包括主观评价、可视化技术、误差估计及统计检验等量化方法,但各种验证方法的性能优劣尚无明确的结论。为探讨各种方法的性能,本文对常用的几种量化方法的性能进行比较,并提出了一种基于统计检验的定量的模型验证方法。研究表明:即使在模型数据的误差明显时,Skill、相关系数和决定系数也可能保持较大的值,因此使用这些量化指标进行模型验证需谨慎。相对于绝对误差、均方根误差、Skill等常用量化指标,统计检验法既能有效地量化模型模拟的误差,亦能有效减小模拟结果中的异常值对整体模拟效果的影响。由于误差分布的原因,统计检验方法不适用于往复流的流向验证。     

地磁场的起源问题

关于地磁场的起源,至今仍是一个没有得到解决的问题。相关的解释很多,如：永磁体假说,电荷旋转假说,热压电效应解释,温差电效应解释,自激发电机假说等,但由于都存在着一些自身无法解决的问题而未能被广泛接受。地球周围有一个被称为范爱伦带的带电粒子连续分布。是范爱伦带产生了地磁场,还是地磁场产生了范爱伦带？经过考察,可能是后者。但是,地磁场的起源问题仍然不能由此得到解决,仍是一个未解之谜。     

反事实假设复句的逻辑分析

反事实假设复句是对客观事实的反面的假设，由假设而生的结果根本不可能实现。对反事实假设复句的逻辑分析就是要揭示出它所蕴涵的逻辑思维形式，即差异推理（求异法）、反证法和比喻推理。据此，反事实假设复句可以揭示事物间的因果联系、论证某个命题和表明说话者的主观态度和情感。     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪

目标数未知或随时间变化是红外弱小目标跟踪技术的一个难题。为解决这个问题,提出了基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪算法。从数据关联的角度出发,将目标集看作随机集,利用概率假设密度滤波的数据关联算法实现目标数未知的红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,概率假设密度滤波可以稳健地跟踪红外弱小目标的目标状态和目标数目。