一种双站纯方位快速渐进无偏定位算法研究

针对多站无源定位中扩展卡尔曼滤波算法等递推类算法受初始状态影响大,滤波不稳定及将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,提出了一种新的双站纯方位快速渐进无偏定位算法。该算法将扩维伪测量方程的系数误差协方差矩阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者2个观测站测量误差不一致时优势更明显。

观测站非机动情况下的渐进无偏目标跟踪算法

针对无源目标跟踪中将非线性测量方程伪线性化带来有偏估计的缺点,提出了一种基于方位和径向速度联合估计的渐进无偏目标跟踪算法。该算法通过对方位-径向速度组成的伪线性测量方程的噪声协方差矩阵进行约束,使其均方误差达到最小,得到目标状态向量的最小二乘无偏解。仿真和实验结果表明,在观测站非机动情况下,算法能够渐进无偏地收敛到真值,收敛后的距离跟踪误差在5%以内。

基于非机动单站的目标运动状态无偏估计

为了解决远距离场景下基于非机动单站的目标跟踪问题,提出了一种基于三维到达角信息且具有渐进无偏特性的目标跟踪算法。以相对运动模型为研究对象,在速率先验已知的条件下,建立基于非机动单站的运动模型与观测模型,并对系统可观测性进行了分析。为了解决伪线性最小二乘算法的有偏性问题,提出了一种具有渐进无偏性能的约束总体最小二乘法,并证明了该方法的无偏性。仿真结果表明,在百公里级别的三维到达角跟踪中,角测量标准差分别为0.1°,0.2°,0.3°时,约束总体最小二乘法50~100 s内的时均相对距离误差能达到6%,12%,21%,时均绝对位置误差达到9,19,35 km;而初始距离为70,140,280 km时50~100 s内的时均相对距离误差能达到1%,6%,30%,时均绝对位置误差为0.7,9,30 km,100 s时的相对距离误差均能降到10%以内,精度提升效果最明显,且算法运行速度与伪线性最小二乘法在同一个量级。约束总体最小二乘法收敛速度快、定位精度高,且具有较快的运行效率,受测角误差与初始距离的影响较小,能够为远距离场景下的非机动单站三维到达角目标跟踪提供有效方法。

一种新的三维纯角度无偏定位跟踪算法

三维空间中多站纯角度无源定位跟踪实质上是一个非线性状态估计问题。经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法等递推类算法性能不稳定,而将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计。为了实现快速稳定无偏定位跟踪,提出了一种新的双站纯角度快速渐进无偏定位跟踪算法。该算法通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘(LS)算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显。

基于APES算法的高精度间谐波检测

针对电力系统中存在的间谐波问题,提出了一种基于APES(Amplitude and Phase Estimation,APES)算法的间谐波检测方法。该方法是在误差功率最小化目标下的非参数估计方法。分析了该方法在加权最小二乘解释及滤波器组解释下与其他谱估计方法的联系,说明了该方法是对信号频率的渐近无偏估计。通过实验仿真对比了在不同采样时间及信噪比条件下APES算法与其他算法的频率估计精度,证明了该方法具有较好的抗噪性及短时间窗估计特性。

基于AOA的双机无源定位模型及其解算方法

在双机协同的无源定位算法中,角度信息有着非常重要的作用。为解决双机无源定位问题,提出了一种只利用角度信息的定位模型,并同时消去中间变量距离的影响。对比了最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法、渐进无偏估计法等方法对该双机定位模型的解算。相比时差/到达角联合定位算法模型,该算法需要更少的观测信息和更少的观测误差,就能提高定位精度。仿真结果验证了上述4种解算算法的定位性能,证明了该算法在定位精度上的优秀性能。最后,还对4种算法在不同误差和约束条件下在双机协同观测定位中的定位精度进行了对比。

随机数据缺失条件下避税行为的逆威布尔渐近估计

文章借鉴逆威布尔模型的基本思想,对企业避税行为进行数理推导,研究在数据缺失情况下逆威布尔模型对企业避税金额和避税频率估计参数的渐进一致性,并推导参数的置信区间。证明所构建的逆威布尔模型对企业避税行为周期的估计是渐进无偏的一致估计量,企业避税金额和企业避税频率的蒙特卡洛模拟结果具有较高的可信度。实证结果显示,样本分析期的初期大企业的避税行为高于中小企业,随着我国社会主义市场经济体制的逐步健全和完善,所有企业的避税行为在经历逐年递增阶段后开始出现下降,目前来看中小企业的避税行为要高于大型企业。

模糊随机向量的性质及在回归模型中的应用

该文研究了模糊随机向量的性质,并将其应用于带有随机干扰的模糊线性回归模型,得到了它的渐进无偏模型,给出了它的近似最优估计。

模糊随机向量的性质及在回归模型中的应用

研究了模糊随机向量的性质,并将其应用于带有随机干扰的模糊线性回归模型,得到了它的渐进无偏模型,给出了它的近似最优估计。

瑞利(Rayleigh)分布的先验似然估计

研究了瑞利分布中参数θ的有先验信息的极大似然估计,并讨论了其估计的性质,得到了其估计具有渐进无偏性和相合性.

一类参数的极大似然估计

本文给出了一类参数的极大似然估计。