指数跟踪组合复制方法的实证研究

对指数跟踪组合复制方法进行选择是指数基金管理中的一个重要问题。为此从系统风险控制的角度构造优化跟踪组合,比较了分层抽样复制法、完全复制法和优化复制法构造的指数基金的实际跟踪效果。实证结果表明,完全复制法的跟踪精度最好,优化复制法的跟踪精度最差;而优化复制法的收益率和累计收益率最大,完全复制法的收益率和累计收益率最小。此外,不论采用何种复制方法,在3种跟踪误差度量方法中,线性跟踪误差度量方法确定的跟踪误差最小。

沪深300指数的跟踪组合研究

如何构建跟踪组合是股指期货期现套利策略中的关键环节之一,也是国内外学者研究的重点。本文在对沪深300指数跟踪的跟踪组合构建方法和跟踪效果评判标准进行介绍的基础之上,对ETF跟踪沪深300指数进行了研究,并利用最优化模型构建了最优ETF跟踪组合,同时进行了相关实证研究。实证结果表明最优ETF跟踪组合具有比单支ETF更小的跟踪误差。

一种组合核函数的自适应目标跟踪算法

分析了传统Mean Shift跟踪算法在外观模型对光照变化敏感以及外观模型更新上容易积累误差等缺点,结合了传统Mean Shift跟踪算法计算速度快和易于组合的优点,设计了两种不同外观建模的Mean Shift跟踪算法.一种是Mean Shift跟踪算法采用传统的RGB颜色模型提取外观模型;另一种是采用对光照变化不敏感的非色彩与梯度信息提取外观模型.结合这两种跟踪算法,通过这两种跟踪算法跟踪的目标进行加权得到的目标位置,以及根据协同更新的原理对这两种跟踪器的外观模板进行更新.这样不仅使得跟踪准确率得到了一定的提高,而且对外观变化的适应能力也大大的提高.

减小指数投资组合跟踪误差的研究

在有效股票市场中,投资者一般按照股票指数来构造投资组合,目的是为了获得与股票指数相同的业绩。但是,由于按照股票指数复制投资组合时存在佣金,市场冲击成本及持有股票保管费等成本,复制性投资组合的业绩一般要比股票指数业绩差。本文就此问题,采用三种方法,来减少投资组合跟踪误差。

基于组合跟踪的景象匹配分析评估方法

景象匹配飞行试验中,图像序列中存在的剧烈尺度变化及多种外界因素影响导致的几何变形等成像质量变化,增加了景象匹配全流程自动评估的难度。为了解决这个问题,提出1种基于组合跟踪的景象匹配图像全流程评估方法。首先,基于序列图关键帧选取原则,提出序列图关键帧匹配方法;然后将该方法与多种目标跟踪算法进行对比分析;再根据对比分析的结果,提出1种基于该方法和TLD组合跟踪的景象匹配全流程评估方法;最后,将组合跟踪方法应用到3组模拟实验中。评估实验结果表明,该组合跟踪方法能够可靠快速地进行序列图全流程评估,对图像旋转、尺度变化、图像噪声和模糊等都有很强的适应性,并能以二维关系图的方式给出景象匹配全流程的定量评估结论。

基于图像和惯性的头盔组合跟踪原理

不同体制的头盔跟踪定位技术单独使用时都存在一定的原理性性能制约,提高跟踪定位技术整体性能的有效途径是采用组合跟踪。目前综合性能较好的是图像式头盔跟踪,图像式跟踪技术精度高,输出数据平稳,稳定性好,但其缺点是头盔活动范围受制于CCD摄像机视场及头盔大角度转动时头盔本身对CCD摄像机视角的遮挡。惯性跟踪不需要任何外来信息也不向外辐射任何信息,可在任何介质和任何环境条件下实现360°全范围头部跟踪,但其定位精度随时间下降。提出的基于图像和惯性的头盔组合跟踪技术充分利用图像跟踪精度高、长期稳定性好及惯性定位跟踪范围广、跟踪系统简单的优点,达到单个跟踪定位体制不具备的综合性能。

某引进雷达目标跟踪组合故障排除及修理方法研究

针对某引进地空导弹武器系统电子部件的故障率不断升高,影响了作战部队担负战备值班任务的现象,对该型雷达目标跟踪A组合故障的排除和修理方法进行具体阐述,可为对地空导弹武器系统制导雷达电子类部件的类似故障分析及排除工作提供借鉴。

基于复子载波信号无模糊跟踪的组合环路设计

复子载波信号是指采用方波复指数函数作为子载波调制的BOC信号,目前已经被广泛应用于全球卫星导航系统。复子载波信号的自相关函数存在多个相关值,在信号同步时会产生信号误捕和跟踪到旁峰的问题。为此,提出了一种适用于复子载波信号的组合跟踪环结构,其中主环采用常规的BPSK-like算法实现信号的初始同步,辅助环分别采用双重估计跟踪算法和旁峰消除算法,与主环共同完成高精度跟踪。首先给出双重估计跟踪算法和旁峰消除算法在此组合环结构下的实现。然后利用仿真数据从跟踪精度和抗多径能力两方面对辅助跟踪环的性能进行分析,并利用实测数据对此环路结构的实用性进行检验。仿真和实测数据跟踪结果表明,提出的辅助组合跟踪结构切实可行并具有较好的抗噪声和抗多径性能。

卫星导航转台天线组合跟踪方法研究

在卫星导航系统地面控制系统中转台天线是关键设备,为提升测量型转台天线的测量性能,需要选择优化的天线跟踪方式。转台天线典型的跟踪方式可分为步进跟踪、单脉冲跟踪和程序跟踪等。分析了转台天线几种跟踪方式的优缺点,结合卫星导航系统的应用特点,提出了2种转台天线组合跟踪方式:程序跟踪引导的单脉冲跟踪方式和单脉冲跟踪辅助的程序跟踪方式。试验表明,当卫星星历精度不高或无法稳定获得时,适合采用程序跟踪引导的单脉冲跟踪方式,当可稳定获得精密星历时适合采用单脉冲跟踪辅助的程序跟踪方式,2种方式均可实现高精度跟踪。

基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法

针对现有单一或组合跟踪算法对于复杂背景条件下高速红外目标跟踪稳定性较差的问题,提出了基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法。该算法改进了相关跟踪算法的模板设计,并将其计算的目标位置作为卡尔曼滤波观测量输入来修正和预测目标航迹。在多种复杂背景条件下的反复测试验证表明,该算法有较好的鲁棒性,实现了对目标的稳定跟踪,满足光电系统对高速红外目标跟踪稳定性的高要求。

卫星监测站天线的组合跟踪技术

本文阐述了卫通系统的地位和作用，分析了目前常用的几种天线跟踪技术，指出了每种方法的不足，提出了天线组合跟踪技术，运用合适的策略，设定合适的判决门限，弥补了单一跟踪方法的不足，很好的提高了卫通天线跟踪的稳定性和精确性，从而保证了卫通系统连续高效的工作。

低数据率条件下的目标跟踪

在低数据率条件下,采用基于卡尔曼预测估计的传统跟踪门对目标进行跟踪,容易出现误跟踪和航迹丢失,针对该问题,提出了一种两级跟踪门的解决方案。第一级跟踪门为组合跟踪门,它由运动学状态估计和目标的最大速度信息确定,目的是通过扩大跟踪门的面积使得目标测量尽可能地落在跟踪门之内;第二级跟踪门为由先验的和测量的幅度信息确定的特征跟踪门,其作用是对落入组合跟踪门内的测量进一步筛选,以区别出目标测量和杂波。只有那些同时满足两级跟踪门的测量才有可能来源于正在跟踪的目标,因此可以将其用于后续的数据关联和滤波更新。仿真结果表明,在低数据率条件下,采用该跟踪门方案的跟踪器的跟踪精度明显高于基于传统跟踪门+特征跟踪门和多跟踪门+特征跟踪门的跟踪器。

基于ETF组合的股指期货套利

选取华安上证180ETF和易方达深证100ETF的标的指数作为现货,将交易成本和跟踪误差损益引入套利成本,构建沪深300股指期货的无套利边界,并对IF1005和IF1102两个主力合约进行了套利机会的实证研究,发现:2个主力合约都存在套利机会,且都只存在单边套利机会,IF1005的套利机会明显的比IF1102多.最后根据研究结果提供了相应的投资建议.

一种Galileo E5信号双环路捕获跟踪方法

Galileo导航系统是实现多系统联合定位的优良选择,故对Galileo信号接收的研究具有重要的理论和实际意义。当前Galileo E5信号主要采用二进制偏移载波调制,其信号接收存在精度和效率等多方面的不足。针对Galileo E5信号的特点,提出结合捕获和跟踪的双环路组合跟踪方法。研究使用并行码相位搜索的方法,实现对Galileo E5信号准确捕获,粗略估计出伪随机噪声码相位和载波频率。通过紧密耦合的码跟踪环路和载波跟踪环路,对这2个参数进行精确锁定跟踪。仿真结果显示:跟踪信号在0~1 000 ms内功率谱密度集中在频带之内,包络恒定,相位连续变化,实现了Galileo E5信号的连续稳定跟踪。

无序量测的次优递推滤波器

在多平台多传感器组合跟踪等领域 ,由于通信的时间延迟 ,常常出现各传感器量测不能按照正常时序发送到数据处理中心的情形 .为解决无序量测的滤波问题 ,本文提出一种次优递推滤波器OOSMF(Out of SequenceMea surementsFilter) ,该滤波器估计精度高、计算量和存储量较小、输出无延迟 .

中国金融资产收益率与宏观经济相关性研究

基于Lamont设立的经济跟踪指标组合体系,选择1997年5月至2006年11月的数据构建了股市各项资产收益率与宏观经济指标之间的多元OLS回归模型(ETP)、向量自回归模型(VAR)、协整检验和向量误差修正模型(VEC),全面考察了我国股市资产收益率与宏观经济变量之间的互动关系。研究发现,OLS模型与VAR模型中资产收益率的回归系数大多不显著,虽然宏观变量和金融资产收益率存在长期均衡关系,但是这种均衡关系非常松散和不明朗。

The combined FSS-SPRT method for detection and tracking of low SNR point targets

For the detection and tracking of dim point targets with SNR 〈 2 dB, the combined SPRT and FSS method is given to accomplish detection in whicb likelihood testing are carried out twice to prune constantly. Firstly, the SPRT is developed aiming at the heuristic segments formed by correlation analysis. In order to avoid missing detection the threshold is chosen much lower. Secondly, by adding samples and choosing the one most similar to the heuristic segment to make state estimation FSS is implemented. This time we choose a higher threshold. Moreover in preprocessing the compound kernel estimation is designed to depress varying background clutter. Multiple experimental sequences validate that the method is more suitable for the dim targets detection and tracking compared with the scheme choosing the higher intensity pixel in tracking. It not only has perfect detection performance but also can greatly enhance tracking performance.