带丢包和量化的参数不确定系统滚动时域估计

针对网络化系统中丢包、量化和参数不确定性对状态估计的影响,提出一种带有预测补偿机制的鲁棒滚动时域估计算法。将丢包现象描述为概率已知的随机Bernoulli序列,并利用丢失数据的预测值进行丢包补偿,将数据量化引入的量化误差描述为观测方程中的一个有界不确定参数,将模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动,基于滚动优化策略,考虑量化和模型不确定性影响最严重的情况,通过滚动求解一个min-max问题得到最优状态估计器。对所提算法进行稳定性分析,推导了估计误差范数平方期望的一个上界函数,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。     

地震曲率技术在地震资料解释中的应用

通过地震曲率属性的分析,寻找适合研究区的地震曲率,研究其解释技术。系统总结了地震曲率技术的解释应用及应注意的问题。针对小断层在常规地震剖面上表现为同相轴的微小变化、扭曲、振幅突然变弱等特征,利用这些微小的变化在地震层曲率属性上表现为线性构造,进行小断层识别,异常的长度和方向分别代表着断层的延展长度和断层的走向。二维曲率属性有比较明确的物理意义,相对一阶导数属性（如微分、倾角、方位角等）,它在构造特征识别上有明显的长处。它们对刻画地质体轮廓、分层结构、断裂系统等非常有效。实例表明,地震曲率属性对断层的轨迹、沉积体边界的刻画清晰、连续,利于解释,减少解释多解性。     

蒸发黑洞量子热辐射中的坐标变换

从变加速直线运动黑洞的角度，证明了广义Ｔｏｒｔｏｉｓｅ坐标变换中ｋ只能取关于ｖ，θ是常数的形式。     

二维动态对称黑洞及标量场的热辐射

分别研究了用Ｅｄｄｉｎｇｔｏｎ－Ｆｉｎｋｅｌｓｔｅｉｎ时间ｖ和普通时间ｔ描述的二维动态时空中的对称黑洞，得到了局部事件视界、温度和标量场的热谱．用ｔ描述的动态对称黑洞有奇特的结构，它的局部视界个数是对应静态黑洞的２倍，有理由推测最外面的２个局部事件视界之间存在量子能层，因此解析延拓方法不同于稳态黑洞和ｖ描述的动态黑洞．还给出了一个确定广义Ｔｏｒｔｏｉｓｅ坐标变换的普遍适用的新方法     

一类静态广义球对称黑洞Dirac场的统计熵

利用改进了的Brick wall模型 ,研究静态广义球对称黑洞Dirac场的统计熵所遵从的规律 .结果表明 :适当选择截断因子时 ,静态广义球对称黑洞Dirac场的统计熵与视界面积成正比 .     

真空C度规在虚Weyl坐标系中坐标的取值范围

用虚Weyl坐标方法研究了真空C度规,导出了虚Weyl坐标系中坐标的取值范围.     

ARARMA models for time series analysis and forecasting

Methods of time series forecasting are proposed which can be applied automatically. However, they are not rote formulae, since they are based on a flexible philosophy which can provide several models for consideration. In addition it provides diverse diagnostics for qualitatively and quantitatively estimating how well one can forecast a series. The models considered are called ARARMA models (or ARAR models) because the model fitted to a long memory time series (t) is based on sophisticated time series analysis of AR (or ARMA) schemes (short memory models) fitted to residuals Y(t) obtained by parsimonious‘best lag’non-stationary autoregression. Both long range and short range forecasts are provided by an ARARMA model Section 1 explains the philosophy of our approach to time series model identification. Sections 2 and 3 attempt to relate our approach to some standard approaches to forecasting; exponential smoothing methods are developed from the point of view of prediction theory (section 2) and extended (section 3). ARARMA models are introduced (section 4). Methods of ARARMA model fitting are outlined (sections 5,6). Since‘the proof of the pudding is in the eating’, the methods proposed are illustrated (section 7) using the classic example of international airline passengers.     

动态Dilaton-Maxwell黑洞周围时空中标量粒子的能量

利用弯曲时空中标量粒子运动的Hamilton-Jacobin方程,研究Dilaton-Maxwell黑洞周围时空中标量粒子的能量,得到了粒子的能量不仅与粒子的质量、角动量有关,还与黑洞的时空结构及视界的变化率有关.