Unobserved components in ARCH models: An application to seasonal adjustment

The paper deals with unobserved components in ARIMA models with GARCH errors, in the context of an actual application, namely seasonal adjustment of the monthly Spanish money supply series. The series shows clear evidence of (moderate) non-linearity, which does not disappear with simple outlier correction. The GARCH structure explains reasonably well the non-linearity, and this explanation is robust with respect to the GARCH specification. We look at the time variation of the standard error of the adjusted series estimator and show how it can be measured. Next, we look at the implications this variation has on short-term monetary control. The non-linearity seems to have a small effect in practice. It is further seen that the conditional variance of the GARCH process may, in turn, be decomposed into components. In fact, the conditional variance of the money supply series is the sum of a weak linear trend, a strong non-linear seasonal component, and a moderate non-linear irregular component. This information has policy implications: for example, there are periods in the year when policy can be more assertive because information is more precise. Finally, looking at the non-linear components of the money supply it is seen how linear combinations of non-linear series can produce series that behave linearly.     

近断层地震动峰值加速度特性研究

在收集了世界范围内自由场地的近断层地震记录基础上,综合考虑台站场地和震级的差别,应用统计分析方法对近断层地震动的峰值加速度的衰减关系进行了研究,并与实际记录进行了比较,发现场地和震级的共同作用对近断层地震动的影响是显著的,为进一步的研究提供了参考.     

一种抗弱曲线故障攻击的SM2数字签名算法设计

SM2数字签名算法是中国版的椭圆曲线数字签名算法,尽管该算法的设计在数学理论是安全的,但在算法的具体实现时却容易遭受物理攻击。因此,加强SM2数字签名算法在实现过程中的抗攻击性具有重要意义。本文基于故障感染思想提出了一个针对SM2数字签名算法的抗故障攻击策略,通过改变算法中的标量运算操作,使得算法遭受攻击后故障将在签名过程中扩散,从而破坏攻击者利用错误签名快速检索签名私钥的条件。实验结果表明,此防御策略不仅可以抵御弱曲线故障攻击,还可以防御弱曲线故障和二次故障注入的结合攻击。此外,本文还将椭圆曲线算法中常用点检测抗故障攻击策略和本文提出的故障感染防御策略都在现场可编程逻辑列阵上实现,对两种策略的硬件面积开销、单次签名时间开销进行比较,结果显示,本文提出的策略在硬件性能上比基于点检测的策略更优越。     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

相参频率捷变雷达目标稀疏重建性能边界综述

相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。     

基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下,该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷,提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析,实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法,使得主客观权重值得到有效的平衡,完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析,完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上,将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中,使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明,该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标,使得评价结果更加符合实际情况,为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

分支结构电路的可测性设计优化

在硬件设计的初期可以对硬件测试中条件分支结构引起的测试向量冗余问题加以解决.以ALU为例,提出了两种分支结构电路的可测性优化设计,通过调整分支电路的选择条件来控制测试向量的施加,在保证错误覆盖率的同时可以明显减少不必要的测试向量.