联邦滤波算法与Gauss-Markov估计的统一性分析

从矩阵论和数理统计理论的角度,阐述了联邦滤波与Gauss-Markov估计的内在联系,论证了联邦全局最优滤波与Gauss-Markov估计的统一性。推导了基于Gauss-Markov估计的联邦滤波信息融合算法,并与最小二乘估计的信息融合算法以及集中卡尔曼滤波算法在舰载组合导航系统中应用进行了对比。仿真结果表明,基于Gauss-Markov估计的联邦滤波信息融合算法与集中式卡尔曼滤波的精度相当,两者的估计精度均高于最小二乘估计,前者具有全局最优性。

中国城市群数字经济效率的测度、异质性及动态演进分析

文章为探究中国19个城市群及其内部各城市数字经济效率的地区差异及动态演进规律,依据“生产三要素论”和“达维多定律”构建中国城市群数字经济效率评价指标体系,运用DEA-Malmquist指数测算19个城市群的数字经济效率,通过Dagum基尼系数测度中国城市群数字经济发展的总体差异以及区域内和区域间差异,采用Markov链对中国城市群数字经济效率的动态演进趋势进行分析。结果表明:各城市群数字经济效率表现出空间上的非均衡性;超变密度在城市群总体差异中的贡献基本上是最大的,是造成地区差异的主要因素,其次是城市群间差异,城市群内差异在总体差异中发挥的作用不大;Markov链的状态转移分析结果反映出本城市数字经济的发展受邻域空间数字经济发展的影响较为显著。

测量噪声相关情况下的多传感器数据融合

对于测量噪声相关的多传感器测量模型,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为测量噪声互不相关的等价的多传感器伪测量模型,然后基于Markov估计,提出了一种测量噪声相关情况下多传感器数据融合的新方法。与直接利用原始传感器测量值的Markov估计数据融合方法相比,两者的计算精度相同,但新方法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新方法的有效性。

线性模型下相关变量的D_A-最优设计

在一般线性模型下,首先给出一个条件,使得在其之下,一个具有一般方差的变量无关的D_A-最优设计在变量相关的情况下也是D_A-最优的；并且将这些结果应用于一个多响应线性模型,由此得到了在多响应模型下的D_A-最优设计的不变性条件。