基于非估计参数的资源型城市绿色经济效率分析研究

推动资源型城市绿色经济发展对经济增长转型、实现经济社会可持续发展具有重要意义。文章通过构建计量模型,基于非估计参数对资源型城市的绿色经济效率进行研究分析发现:从绿色经济发展状况来看,大部分的资源型城市绿色经济效率处于中上游阶段;从绿色经济的发展可以知道各地区绿色经济水平不均衡,中部地区绿色经济效率水平较低,而东、西部地区的绿色经济效率水平相对较高。因此,需要通过加强城市基础设施建设,促进要素自由流动,加快我国资源型城市的发展转型。

基于估计参数的飞行器编队飞行相对姿态控制

本文建立了空间飞行器编队飞行的相对姿态动力学模型,用姿态四元数表示的动力学模型避免了大角度相对姿态变化时的奇异问题.利用Lyapunov理论控制方法,设计了带神经网络参数估计器的自校正控制器,减轻了编队飞行器的测量和通信负担.证明了控制器对模型误差具有较好的鲁棒性.仿真结果验证了参数估计器可以准确的估计未知参数;基于估计参数的控制器可以实现相对姿态的较精确控制.

关于鱼的生长方程的研究──Ⅱ.估计参数的一种新方法

目前描述鱼的体重生长的方程主要有（1）和作者对该方程推广而导出的方程（2），本文对基于这两个方程的4种参数估计法，指出了其不足Z处，并提出了一种估计参数的新方法——搜寻逼近法。该方法比前4种方法具有更好的拟会化度，通过实例计算得到进一步的证实。此外，还对鱼的样本资料的处理作了论述。这对更好的掌握鱼的生长规律、进而合理利用和开发渔业资源具有重要意义。

阻尼正弦项叠加形式估计参数的Cramer-Rao下界

对于阻尼正弦项叠加形式的参数估计问题 ,详细推导了关于部分参数的Cramer Rao下界的精确形式 ,并具体计算了一阶情况下的表达式。由于阻尼项的存在 ,此类参数估计问题是做不到渐近一致的。参数的估计精度与阻尼项有关 ,阻尼项越接近于零 。

基于作答数据和估计参数的Q矩阵估计

基于Q矩阵构建的诊断模型,其题目的知识属性定义十分关键,如果只是依赖专家对题目的知识属性进行定义,则无法保证结果的准确性和一致性。文章考察了三种Q矩阵估计的算法,一方面可以在题目参数不固定时对Q矩阵进行验证;另一方面,采用改进的方法估计Q矩阵,即已知部分题目(称为"基础题目")的属性,对一批属性向量未知的题目(称为"新题目")进行界定,采用联合估计题目参数和Q矩阵的方法。

指数分布下基于失效次数估计参数的方法

本文给出指数分布下基于失效次数进行参数估计的几种不同方法的比较。

中国高新技术企业全要素生产率估计与分析——基于非参数模型

高新技术企业是新时期高水平推进新型工业化的重要主体,也是新质生产力的主要推动者,其创新水平如何,是各界关心的重要问题。研究使用2013—2019年国家高新区企业的微观数据,构建非参数生产函数模型,放松了投入要素对产出具有线性影响的假设,并考虑高新技术企业进行投入要素投入决策时可能存在的内生性问题,利用两阶段非参数法估计高新技术企业的生产函数,计算得到企业层面的全要素生产率,从全要素生产率角度分析其创新水平。结果表明,初创高新技术企业的全要素生产率较低,总产出的提升仍处在前期要素积累阶段,主要依赖各投入要素的投入,总产出对资本要素投入较为敏感,且不同技术领域企业间的全要素生产率存在异质性。研究发现,制造型出口企业全要素生产率显著高于非出口企业,服务型出口企业全要素生产率与非出口企业无显著差异。研究为政府提供了促进中国高新技术企业发展的政策建议。

基于空时级联单脉冲的多目标高效参数估计算法

比幅单脉冲最大似然算法(ACM-ML)在进行目标参数估计时需要进行距离与速度的2维松弛迭代搜索,导致了计算效率低、运算量大的问题。针对上述问题,该文提出一种基于空时级联单脉冲的高效多目标参数估计算法(M-STCMP算法)。该算法将单脉冲概念引入脉冲域,利用时域单脉冲计算目标速度,避免了ACM-ML算法中对速度的迭代搜索,将2维松弛迭代搜索降为1维搜索,有效降低了计算复杂度。考虑时域单脉冲无法同时匹配分布在不同时域主波束的速度各异的多个检测目标,进一步利用目标信号的多普勒信息,在各多普勒单元分别进行时域单脉冲测速,并搜索目标距离值。最后为抑制目标间的信号泄露,将所有目标的估计参数进行级联迭代获得高精度参数估计值。理论分析和仿真结果验证了M-STCMP算法的有效性。

基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法

针对数据缺失条件下的目标微动回波时频表征重构问题,提出了一种基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法。首先,将缺失的微动时频表征重构问题建模为基于L_P范数最小化的稀疏重构问题,其次,引入哈达玛积参数将L_P范数最小化稀疏重构问题转化为多个L_2范数联合最小化问题,并采用迭代吉洪诺夫正则化求解,同时在每次迭代过程中根据重构结果自适应估计正则化参数,最后,采用除偏处理减小了重构时频表征的振幅衰减。与传统微动回波时频表征重构方法相比,所提方法避免了需要人工设置正则化参数不足的问题,并且重构的时频表征更加完整。仿真实验和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性和稳健性。

飞行器轨迹的半参数估计方法

提出一种基于半参数建模的飞行器轨迹估计新方法,通过抑制不可参数建模的测量系统误差提高轨迹的估计精度。利用不等距节点B样条函数建立飞行器轨迹的参数模型,将轨迹参数模型代入测量模型中,并将测量模型中不可参数建模的系统误差表示为非参数,进而建立包含轨迹参数待估量和系统误差非参数待估量的半参数回归模型。采用轨迹参数估计和系统误差分离交替迭代的方式求解该半参数回归模型,利用非线性最小二乘法估计轨迹参数,通过小波分析从残差数据中分离系统误差。理论分析和仿真结果表明,半参数估计方法的轨迹估计精度优于忽略测量系统误差的参数估计方法。

基于空域自适应单脉冲的抗干扰雷达多目标参数估计算法

基于空时级联单脉冲的多目标参数高效估计算法(M-STCMP)是一种高效的雷达多目标参数估计算法,但在干扰环境下其参数估计性能将严重下降。文中提出了基于空域自适应单脉冲的抗干扰多目标参数估计(AM-STCMP)算法。首先,将空域自适应单脉冲技术引入M-STCMP算法,自适应形成和差波束抑制干扰信号,提高各目标的信干噪比,并迭代修正自适应和差波束的鉴角曲线;其次,采用空时级联单脉冲技术估计各目标的距离-速度两维参数;最后,采用Relax算法高精度迭代估计各目标的角度-速度-距离三维参数。理论分析和仿真结果验证了AM-STCMP算法的有效性,其参数估计性能接近无干扰情形。

基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法

针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。

基于窄带高分辨特征的锥体目标参数估计

利用参数特征对空间进动锥体进行识别可有效区分真假目标。为获取准确的参数特征,现阶段研究一般围绕宽带雷达所输出的目标高分辨距离像序列开展,但也存在着对雷达带宽要求高、不利用实际工程应用的局限。针对这一问题,提出了一种基于窄带雷达提取目标高分辨特征并完成参数估计的方法。首先建立了目标运动模型,对窄带观测下目标回波调制特性进行分析;在此基础上定义目标伪距离像序列,并利用目标回波中所包含散射中心微多普勒频率与相位信息变化完成了伪距离像序列的提取,根据不同视角观测到的伪距离像序列差异对锥体高度、底面半径及质心位置等目标参数进行估计,并设计了二级剔除结构选出了正确的估计结果;最后开展了基于电磁计算数据的仿真实验。实验结果表明该算法在高信噪比条件下估计精度优于97%,相比传统方法提高超过5%,且在5 dB的信噪比条件下平均参数估计精度仍然优于80%,应用门限较传统算法提高9 dB,说明了所提算法的有效性和稳健性。

基于在线更新的线性混合效应模型的参数估计

本文考虑在线更新数据集下线性混合效应模型的参数估计问题,提出了对应的在线更新估计方法,并证明了所得估计量的相合性.通过数值模拟发现,在不同的参数设置下,该方法的表现良好.将该方法与全局估计进行对比发现,虽然该方法在估计误差方面的表现不如全局估计,但是该方法能适用于在线更新数据集的情形,且大大降低了估计量的估计时间,以及估计时对计算机存储性能与计算性能的要求.

基于参数估计-滑模阻抗控制的SEA性能分析

重载四足机器人的足部与地面接触过程和步态转换过程中会受到不确定的冲击载荷作用,易导致足部机构载荷过大从而造成结构的冲击损坏。因此,针对使用液压串联弹性执行器(series elastic actuators,SEA)作为足部末端在非结构环境下动态性能差的问题,提出了基于环境参数估计的滑模阻抗控制方法(environmental parameter estimation sliding mode,EPESM)。以阀控液压缸的活塞位移传递函数为基础建立了基于位置内环的SEA阻抗控制模型,并以PID作为基础控制器;为改善SEA阻抗控制的动态性能,根据Lyapunov第二法构建稳定的自适应环境参数估计方法对SEA期望位置进行前馈补偿;为提升自适应环境参数估计方法在SEA工作过程中不同阶段的动态性能和环境变化适应性,使用模糊控制方法对自适应环境参数估计方法中的自适应参数进行寻优;以SEA状态方程为基础构建滑模控制器与PID控制器进行动态性能对比分析。仿真结果表明:在变SEA弹簧刚度工况和变环境刚度下,EPESM阻抗控制的响应速度明显更快,可将调节时间从平均5 s缩短到1 s内,能更快地达到预期位移和预期接触力,且能略微降低稳态误差,使接触力误差保持在±6 N内。在动态跟踪工况下,EPESM阻抗控制的动态性能更好,在快速进入跟踪状态后,可以长时间保持0.2 s以内的相位滞后和5.2%的幅值误差。

非同频场景下无人机遥控器信号参数估计方法

为了有效地管控和反制无人机,准确地估计无人机遥控器信号的参数,提出了一种非同频场景下无人机遥控器信号参数估计方法。该方法利用谱图变换法将信号转换为时频图,并对每个时隙的频谱进行插值以提高频域分辨率;借助全连接神经网络估计出每个时隙中的跳频信源个数;将门限自适应去噪算法和K-means算法相结合抑制噪声分量,估计出起跳时刻、跳频周期、中心频率以及总带宽等参数。实验表明,所提方法在上述参数估计性能方面相比2种传统方法具有明显优势。

基于非参数估计与滑动窗口改进的主成分分析方法研究

电容式电压互感器(CVT)测量准确性关乎电能的准确计量,监测难点是误差变化微小不易察觉。针对CVT数据非严格满足高斯分布的特点,提出了基于非参数估计与滑动窗口改进的主成分分析(PCA)方法。对同一电压等级下的各CVT相位差与幅值进行Johnson变换增强高斯性,由PCA分解为主成分与残差成分;在此基础上分别建立霍特林统计量(T^(2))和平方预测误差(Q);对待监测的T^(2)和Q先进行滑动窗口处理,再与控制限相比较,以判断角差和比差是否超差。控制限由CVT正常运行时的T^(2)和Q进行非参数估计得到。基于某变电站现场的CVT数据,通过人为施加固定/渐变偏差,该方法可有效识别±10′范围的角差超差与±0.2%范围的比差超差。

无源雷达高速目标回波相参积累和参数估计算法

针对无源雷达高机动匀速目标参数估计中长时间积累引起的距离徙动效应问题,提出了一种基于Keystone变换和圆阵干涉仪测向的高效相参积累和参数估计算法。首先,根据目标运动和外辐射源信号参数,对参考信号和监视信号进行分段处理,段内为快时间,段间为慢时间;然后,利用Keystone变换对各频率的时间轴进行尺度变换,校正高速目标的距离徙动,继而将目标回波信号能量积累至同一时延-多普勒单元;最后,对目标回波所在的时延-多普勒单元进行圆阵干涉仪二维测向,得到目标方位角和俯仰角估计。仿真结果表明,算法可有效实现高机动匀速目标微弱回波信号的相参积累和参数估计,计算复杂度更低,对目标时延、多普勒、方位角和俯仰角参数估计的稳健性和精度更高。

多策略融合改进的沙猫优化算法及其在非线性马斯京根模型参数估计中的应用

针对广义非线性马斯京根模型在河道洪水演进中参数估计精度低及易陷入局部最优解的问题,文章提出一种多策略融合改进的沙猫优化算法(MSCSO),以提高洪水演算的精准程度。首先,利用Logistic混沌映射等策略提升原算法寻优能力;其次,通过与沙猫优化算法(SCSO)、灰狼优化算法(GWO)及正余弦优化算法(SCA)对比,验证MSCSO在寻优性能上的优势;最后,将其应用于广义非线性马斯京根模型参数优化。实验结果表明:MSCSO算法有效提升模型精度,具有广泛的应用前景。

相依部件平均剩余强度的非参数贝叶斯估计

应力-强度系统是一种普遍的系统结构,估计系统平均剩余强度时通常假设部件间相互独立。然而,基于部件独立假设会造成平均剩余强度估计的不准确。利用copula理论建立部件强度间的相依关系,得到了系统平均剩余强度的表达式。采用非参数贝叶斯方法估计了系统的平均剩余强度,对串联系统和并联系统数据进行蒙特卡罗模拟,验证了方法的有效性。结果表明,在部件强度相依的情况下,基于独立假定的串联系统平均剩余强度被低估,并联系统的平均剩余强度则被高估。因此,系统部件间的相依影响不能忽略。