多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器

Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lyapunov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于双率采样数据的动态调节系统辨识

对于双率采样数据的动态调节模型,利用多项式变换得到一个方程误差自回归滑动平均模型,使用估计的噪声项代替信息向量中的未知噪声,提出了辨识双率系统的广义增广随机梯度算法,以及广义增广遗忘梯度算法。仿真例子说明了提出算法的有效性。     

带有色观测噪声的ARMA模型参数估计的三段算法

提出了带有色观测噪声的自回归滑动平均（ARMA）模型参数估计的三段算法。第一段用递推增广最小二乘法（RELS）估计自回归（AR）参数;第二段用Gevers-Wouters算法估计伴随滑动平均（MA）模型参数;第三段用求不相容线性方程组的最小二乘解得到原始MA参数估值。一个仿真例子说明了其有效性。     

带未知模型参数的自校正集中式融合信息滤波器

对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器。应用动态误差系统分析（DESA）方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性。应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性。     

库存血指标动态变化的统计分析

运用主成分分析法,从库存血的多项指标中选出有显著变化的１１ 项指标,建立了不同的数学模型,提出了刻划库存血质量变化的定量指标和计算方法．初步分析了部分指标的变化规律及变化原因并提出改进建议,为库存血的妥善保存和合理利用提供了有益的依据．     

Guanosine的酰化与酯解——均匀设计用作有机合成中的新颖计量化学技术(英文)

均匀设计可用作新颖的计量化学和计量合成工具 ,特别是用于有机合成试验设计和优化 从Guanosine分别经酰化和酯解可制务出NAG和TAR 为寻找最优合成反应条件 ,采用计量合成化学中均匀设计方法和逐步回归技术 ,使两者合成产率分别从 72 2 %和 35 6 %提高至 90 3%和 59 8% ,效果十分明显     

一类收敛级数的余项估值的方法

在D'Alembert和Cauchy判别法基础上,用初等方法推出收敛级数的两个余项估值公式,从而给出了一类收敛级数的余项估值的方法.     

Rayleigh商在利用李氏函数对控制系统动态性能进行估算中的应用

对Lyapunov直接法在估算系统动态性能方面的应用进行了理论分析,运用Rayleigh商推导出系统状态收敛轨线的包络线,最后给出了运用导出结论对控制系统综合的实例.     

基于MMSE光正交频分复用系统信道估计算法研究

由于自由空间光通信的信道是随机的大气信道,光信号在其中传播必然会受到灰尘、雨滴、雾等粒子散射的影响,为了提高系统抗噪声干扰能力,在原有LS信道估计算法的基础上,设计了基于MMSE算法的光正交频分复用系统信道估计流程,并通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果表明MMSE信道估计算法可以很好地改善系统性能.     

随机删矢下半参数回归模型的另一种估计

在ｘｉ 和ｔｉ 相互独立的假设下, 首先将半参数回归的模型变换成一个标准的线性模型, 利用最小二乘法得到β的估计,然后由残差得出ｇ（ｔ） 的估计, 最后证明它们具有强相合性