时域漂移的泛克里格模型

将地质统计学中的泛克里格模型的漂移在时间域上进行计算,在满足无偏性估计要求的条件下,得到泛克里格模型的一种新形式。与原模型比较,所得模型能够体现数据的时空特性,并且模型形式得到简化。该模型适用于具有长期观测资料,同时观测位置相对固定的估计和预测问题。

基于虚拟视线交会的飞航导弹INS误差修正方法

针对飞航导弹惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,在不需要弹目距离信息的情况下,提出了一种基于对航路上单个已知地标连续、被动观测的INS误差修正方法.根据导弹与地标间的相对运动关系,采用虚拟视线交会的方法,将问题转化为多虚拟地标协同定位导弹问题.在此基础上,利用最小二乘思想,实现了导弹位置的有偏估计.以估计得到的有偏位置信息和基于大气系统得到的INS速度误差大小作为观测量,应用考虑系统误差估计补偿的卡尔曼滤波,实现了导弹位置和速度的无偏估计.仿真结果验证了方法的有效性.

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的 (白色或有色 )随机噪声的强烈抑制特性 ,用于辨识开环条件下的干扰 ,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则 (MSE) .针对三阶累积量的情形 ,探讨了该准则在噪声干扰下闭环辨识中的适用性 .理论分析表明 ,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处于开环情形时的均方误差辨识准则 .该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计 ;当对象采用 ARMA模型时 ,可获得相应的线性递推辨识算法 .

有限快拍四阶累量无偏估计性能分析

关于累量域估计的研究以前主要着重于渐进性能的研究,包括渐近无偏估计及渐近方差.本文主要研究有限快拍累量域无偏估计性能,包括有限快拍的无偏估计及方差性能分析.仿真结果表明无偏估计在低信噪比情况下波达方向参数估计性能优于有偏估计,从而推动累量域本身估计的研究.

Gauss—Markov模型的几乎无偏估计

现有的有偏估计在减小均方误差时，都忽视了对估计偏差的限制，致使偏差都比较大。本文提出Gauss—Markov模型的几乎无偏估计，着重减小有偏估计的偏差，使之几乎接近无偏。给出了岭估计、岭-压缩组合估计、岭-主成分组合估计对应的几乎无偏估计，讨论了这些几乎无偏估计的一些优良性质，提出了几乎无偏估计中偏参数的选择准则和方法。最后给出了一个算例，显示了几乎无偏估计的优越性。

线性模型有偏估计的构造

对线性模型有偏估计的构造问题进行了探讨,得到了一组线性有偏估计公式,它不仅包含了已有的多种有偏估计,还得到了一些新的有偏估计,为有偏估计的实际应用提供了多种选择。此外,还对一种新的约束压缩估计的性质进行了讨论,并从整体上论述了这批有偏估计的容许性。

具有两个方差分量的线性模型的无偏估计和有偏估计

本文讨论了线性模型中方差分量的线性函数的估计。利用'离差—均值对应'方法,给出了其最小二乘估计、岭估计及Stein估计。在均方误差意义下,证明了岭估计及Stein估计优于最小二乘估计(LS估计)。

互相关分析中有偏估计与无偏估计的比较

本文通过理论分析和Matlab仿真得出。周期信号需采用有偏估计,且要求延迟时间小于信号周期;非周期信号中,对于局部峰值点和周期变化较小的一类准周期信号,有偏估计要求延迟时间小于信号近似周期,无偏估计对延迟时间的大小没有要求,但抗干扰能力较差。对于冲击信号,有偏估计和无偏估计均能满足要求,且对延迟时间的大小没有限制。

基于改进基追踪去噪的水声单载波频域均衡信道估计

针对低信噪比下单载波频域均衡信道估计精度低导致均衡效果差的问题,利用基追踪去噪方法估计稀疏信道有效抽头具有的稳定特性,提出了一种在平稳水声信道条件下单载波频域均衡系统中应用的改进基追踪去噪稀疏信道估计方法。方法利用延拓循环前缀作为导频进行多次信道估计,将估计结果累积平均,再采用门限判决提取有效抽头得到信道估计值,从而提高了稀疏信道的估计精度。通过合理选择循环前缀延拓次数,尽可能地降低导频长度对频带利用率的影响。仿真对比分析了改进基追踪去噪算法与匹配滤波、最小平方以及传统基追踪去噪信道估计算法的性能以及对单载波频域均衡系统误码率的影响。仿真实验结果表明,改进基追踪去噪信道估计算法具有更优的估计精度,在单载波频域均衡系统中可以提高约3 dB的接收信噪比增益。

生长曲线模型的几乎无偏广义Liu估计

针对生长曲线模型中所存在的复共线性问题,利用几乎无偏的思想,提出生长曲线模型参数矩阵的一种新的有偏估计——几乎无偏广义Liu估计,研究了该估计的优良性等性质,并证明了在均方误差意义下,几乎无偏广义Liu估计优于广义Liu估计及最小二乘估计,最后通过数据验证了相关结论.

受约束回归模型参数的统一几乎无偏估计

考虑实际回归问题中存在更多受约束条件的情况,提出了带约束的统一几乎无偏估计类,统一了常见的具有线性约束的回归模型的几乎无偏估计,进一步的研究给出了在均方误差和均方误差矩阵意义下,带约束的统一几乎无偏估计优于一般带约束的最小二乘估计的充分条件和椭球范围.