基于二次分数低阶协方差的时延估计方法

针对强脉冲噪声背景下基于分数低阶统计量时延估计方法性能退化且需要噪声先验知识的问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的时延估计新方法。所提方法首先利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的信号进行预处理,使其在不影响有用信号时延信息的基础上对附加脉冲噪声进行充分压缩;然后对处理后的收发信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得发射信号的自分数低阶协方差和收发信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响。通过模拟仿真实验对所提方法进行了有效性验证,结果表明所提方法突破了分数低阶矩阶次需小于Alpha稳定分布噪声特征指数的限制,并且比分数低阶协方差方法具有更高的估计精度。仿真实验结果表明在广义信噪比-10 dB情况下,时延估计用时为0.0560 s,准确率达到97.76%。

基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA估计

为充分利用矢量水听器中声压振速信息之间的关系来提高DOA估计精度,本文提出了基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA(Direction ofArrival)估计方法。该方法首先利用声压振速之间的相关性,构造阵列协方差矩阵;其次,将空间入射角度集合进行等角度划分,构造超完备冗余字典;然后,在过完备基上寻找阵列协方差矩阵的最稀疏系数,利用系数向量中的非零行所对应的行号得到DOA估计值。将该算法与CBF算法及L1-SVD算法进行对比仿真实验,结果表明,在信号源数分别为3,4,5的情形下,本文所提算法在低信噪比和小快拍数情形时,具有更低的均方根误差,DOA估计性能优势明显。

基于稀疏约束的最小方差无偏自适应荷载估计

提出了一种基于稀疏约束的最小方差无偏自适应荷载估计算法,该算法是对传统的最小方差无偏估计算法的改进。利用大部分结构荷载在空间稀疏的特点,通过PM(pseudo-measurement)技术对荷载向量施加了一个稀疏约束,最终无约束的最小二乘估计转换为了基于l 1范数的稀疏约束,在这样的改进下,传统算法在加速度观测下的荷载漂移问题被有效地解决,同时提高了算法荷载估计的鲁棒性。此外,对于噪声估计传统做法都是通过经验进行手动设置,在工程应用中极大不便。基于此,引入了自适应估计算法,实现了测量噪声协方差自适应估计。最后,通过1个10自由度弹簧阻尼系统和一个3层框架试验结构验证了算法的有效性。

基于对数先验的协方差矩阵的参数估计

为了更好地估计股票收益协方差矩阵,提出了一种基于Black-Litterman思想的协方差矩阵估计方法。不同于传统方法对协方差矩阵添加Wishart先验分布的方法,考虑将先验信息概念应用在协方差矩阵的对数上,通过贝叶斯方法,得到协方差矩阵的参数估计。

赫尔默特方差分量估计在边角网中的应用

在融合多源异构信息时,不同种类的观测值应具有不同的权阵。但是在数据处理前,往往不知道不同观测值之间的关系,进而无法对不同观测值进行定权。针对边角网布设时对角度和边长两类观测值进行测量平差时观测值种类不同的问题,本文在经典最小二乘基础上将赫尔默特(Helmert)方差分量估计应用到边角网平差过程中,并通过算例进行分析。结果表明,将Helmert方法应用于两类观测值的平差后,精度有所提高,可为多类观测值、平差网形较大、精度要求高的工程应用提供一定的参考。

异方差一致协方差阵的估计方法研究

处理回归模型中的异方差问题尤为重要的一点是对随机误差项的方差进行估计.考虑到非参数核估计和稳健估计在异方差构成未知的情况下在估计效果上仍具有一定优越性,因而将非参数N-W估计和两种稳健估计方法分别与估计加权最小二乘估计法相结合,先得出随机误差项方差的估计量,进而将其作为权矩阵对模型参数进行估计,并基于估计加权最小二乘法,对已有的加权异方差一致协方差估计方法进行扩展,提出了两个新的加权估计量WHC4m和WHC5m.通过实验可以发现,各估计方法在模型参数的估计和检验效果上差别较大,并且新提出的加权估计量比原有的异方差一致协方差估计量HC4m和HC5m在检验效果上表现更好.

声圆阵模态域最小方差无畸变高分辨方位估计

空间目标方位估计是阵列信号处理研究领域的热点问题,广泛应用于国民经济及国防建设等众多领域。相较于传统均匀线列阵,圆阵在波束形状保持不变的条件下可提供360°全方位角估计。然而,现有大多数圆阵模态域方位估计方法均以电磁波为信号载体开展研究,很少讨论水下声场条件下如何建立圆阵模态域信号模型,同时,鲜有文献采用最小方差无畸变处理器进行圆阵模态域高分辨方位估计。鉴于此,文中以水下声波散射理论为基础,构建圆阵接收信号模型,利用模态域变换矩阵将阵元域接收数据转换为模态域信号,并将最小方差无畸变处理器引入圆阵模态域方位估计领域,提出一种基于声圆阵模态域的最小方差无畸变高分辨方位估计方法。计算机数值仿真结果表明,与传统波束形成方法相比,所提出的方法在单目标和双相干源目标环境下,均具有更尖锐的谱峰和更低的旁瓣水平,即较高的空间分辨能力和更精确的方位估计精度。

嵌套阵的疏密子阵融合波达方向估计方法

为有效利用嵌套阵包含疏密子阵的几何结构以提高估计性能,本文提出一种在2子阵上分别测向再融合的波达方向估计方法。通过理论分析和实际案例阐明融合嵌套阵的两子阵测向结果可以消除信源角度估计模糊,且不会出现互质阵解模糊时伴随的匹配错误。利用无需谱峰搜索的求根多重信号分类方法在嵌套阵2子阵上求解测向结果,若稀疏子阵间距为N倍半波长,推导出对其复根开N次方可获含模糊角的高精度估计,再结合最小方差准则与精度较低但无模糊的密集子阵测向结果进行融合,最终得到高精度的波达方向估计。与嵌套阵已有算法相比,该算法提高了波达方向估计精度和分辨率,由于无需2子阵协方差降低了计算量,且能够支持嵌套阵的分布式配置。仿真结果验证了所提算法的有效性。

基于均值未知的高维协方差矩阵的估计

给出了一种基于均值未知情形下,高维协方差矩阵估计的新算法。即当矩阵的维数p大于样本容量n时,根据随机矩阵理论,通过样本协方差矩阵特征值的边缘密度函数和总体特征值的对数似然函数,得到目标矩阵特征值的估计量。基于收缩估计的思想,对目标矩阵特征值和样本协方差矩阵特征值进行收缩估计,通过特征值的估计得到高维协方差矩阵的一个新的估计量。数值模拟表明,对于多元正态的总体,高维协方差矩阵的新估计量较样本协方差矩阵的精度更好。

一种基于组合子阵协方差矩阵的阵列扩展方法

针对阵列在低信噪比条件下信号检测概率低且方位估计性能下降的问题,提出一种基于组合子阵协方差矩阵的线列阵扩展方法。该方法将阵列划分为奇偶子阵,根据子阵的互协方差与自协方差矩阵构建扩展接收数据,对扩展接收数据进行组合作为最终的阵列接收数据进行处理,由此在突破阵列物理孔径的基础上避免仅使用奇偶阵元互协方差重构接收数据时产生的栅瓣问题。仿真结果表明:新方法可以降低波束输出的旁瓣,具有较好的弱目标检测能力和方位分辨力;相比于基于奇偶阵元互协方差的阵列扩展方法,新方法可有效提升方位估计精度,且不存在栅瓣问题。

一种基于无偏协方差估计RLS的自适应阵列天线抗干扰算法

递推最小二乘法(RLS)是自适应阵列天线抗干扰的主要算法之一。为提高RLS算法对遗忘因子选择健壮性,避免因遗忘因子选择不当所造成的算法不收敛问题,针对自适应阵列天线的多路接收信号,基于其无偏协方差矩阵模型,推导设计出了一种新的RLS算法,相比于常规RLS,在该算法中遗忘因子可以更加精确地控制RLS迭代过程项,降低因遗忘因子设置不当而造成的算法不收敛风险。通过仿真验证了算法的有效性。

中国货币市场短期利率的CIR模型及其参数估计的期望方差法

为了研究中国货币市场短期利率的动态规律,本文用CIR模型对瞬时利率的演化过程建模。对于模型中存在的未知参数,采用期望方差法建立估计量;并进一步选取银行间质押式7天回购利率(R007)数据作为瞬时利率的近似替代,得到CIR模型中参数的估计值;最终借助CIR模型给出中国货币市场短期利率的动态变化规律。

GPS+BDS与UWB组合定位的Helmert方差分量估计方法

为了提高室内外过渡区定位精度,本文采用GPS+BDS与UWB组合定位,建立GPS+BDS与UWB组合定位模型,并针对GPS与BDS星座结构的不同,以及UWB与GNSS观测值残差差异较大的情况,采用Helmert方差分量估计法分别对GPS、BDS、UWB进行定权;最后通过动态室内外过渡区试验组合模型进行精度验证。结果表明,基于GNSS+UWB定位系统,采用Helmert方差分量方法,在东、北、天3个方向的定位精度均获得了显著提高,静态条件下提高幅度约为20%,动态条件下提高幅度约为10%。

基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的气体泄漏定位方法

针对噪声环境下微小气体泄漏难以准确定位的问题,提出了一种基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的气体泄漏定位方法。该算法通过引入信噪比追踪加权的方式,提取受噪声影响较小且单个声源能量占优的时频支撑域,并通过Softplus激活函数自适应地调整不同频率分量对角度谱函数的贡献,增加泄漏声源占优的时频域权重;此外,引入基于时频稀疏性的分频带处理,使各子频带内存在一个主导声源能量占优,抑制低频段噪声能量的积累同时避免高频混叠现象。通过软件仿真计算以及实验验证算法的性能,结果表明改进最小方差无失真响应角度谱算法可以实现气体泄漏源的精准定位,定位结果的最大误差在3.5°以内。相比传统算法,该方法在低信噪比和低采样点数下有更高的稳定性、抗噪能力及准确率,可为气体泄漏定位的实际应用提供一定的参考价值。

基于改进方差估计的二次推断函数

目的二次推断函数QIF由于不需要估计工作相关矩阵中的未知参数α,在工作相关矩阵误假定时具有更好的效率,从而减少了因为α的估计错误而导致回归参数部分估计错误的风险。本文在QIF的基础上提出一种改进的估计方法。方法结合Pan提出的Sandwich稳健方差估计,对QIF的扩展得分函数进行改进,并通过模拟检验改进估计的优良性。结果改进方差估计渐近大样本性质,通过对模拟结果的分析表明在小样本的情况下改进估计的具有较小的均方误差。结论改进QIF的回归系数估计具有更好的效率和更加可靠的区间估计。

基于几何方法的结构化协方差矩阵估计

针对雷达在非均匀环境下难以获得足够数量样本估计协方差矩阵,致使干扰抑制性能下降的问题,遵循几何范式,本文提出了两种结构化干扰协方差矩阵(ICM)估计算法。具体而言,算法从一组训练数据出发,考虑不同的协方差矩阵结构信息(Persymmetric或Toeplitz结构),构造了两种结构样本协方差矩阵(SSCMs),通过利用正定矩阵空间特性并施加条件数上限约束,以ICM和SSCMs之间的Frobenius范数作为目标函数建立极小化问题,并对该问题进行转化,最终得到估计器的闭式解。在两种场景下的仿真结果表明了所提算法可更加精确地估计ICM,有效地提高了干扰抑制性能,且在小样本情况下的优化效果更为显著。

岩石抗剪强度参数的加权线性回归估计与验证

研究了岩石抗剪强度参数的优化估计方法,针对岩石抗剪强度数据中存在的异方差问题,引入了加权线性回归方法。在岩石抗剪强度的线性回归分析中,一般假定因变量观测值的观测误差都服从同一正态分布,但忽略了三轴强度数据中所存在的异方差问题。利用位于四川省西南地区的露天砂岩为研究对象,获取砂岩在不同围压下的三轴强度数据并应用加权线性回归方法进行分析并解决了数据的异方差问题。首先介绍了岩石抗剪强度的理论基础和相关的统计方法,然后详细阐述了加权线性回归的概念及应用范围。提出了加权线性回归的理论公式和检验方法,并解释了加权回归中的权重定义和计算方法。最后通过位于四川省西南地区的露天砂岩的试验数据进行验证,研究结果证明了加权最小二乘法在岩石抗剪强度参数估计中的有效性,研究成果可为抗剪强度参数的选取提供相关的理论依据。

抗差Helmert分量估计在地铁CPⅢ控制网平差中的应用

为使CPⅢ控制网数据定权合理、提高平差成果精度,并具有抗粗差特性,论文提出采用结合Huber的Helmert抗差分量估计定权方法对CPⅢ控制网中的水平角、竖直角和斜距三类观测值进行合理定权平差,以福州市轨道交通4号线工程西门站至东街口站区间右线CPⅢ控制网测量项目为例,验证了该方法的定权合理性和可靠性,并可获得点位偏差小、精度可靠且有抗粗差能力的平差成果。

随机丢包的无迹卡尔曼滤波估计以及性能分析

在工程应用中,无线网络控制系统多为非线性系统。由于长距离传输和通信网络不可靠等原因,系统传感器的测量值可能在传输过程中丢失,影响精度估计以及系统性能。文中研究一类受相关噪声和传感器测量值丢失影响的非线性离散随机系统的无迹卡尔曼滤波问题。通过引入一个服从伯努利分布且条件概率已知的随机变量来描述随机发生的传感器测量值丢失现象。文中提出了一种对数据进行补偿的算法,并使用标准数值软件对所得结果进行验证。结果表明,经过算法补偿后的滤波能够较好地估计系统,可以减少传感器测量值丢失对滤波器性能的影响,增加估计的准确性。

基于等效残差的方差-协方差分量估计

首先概括性地阐述方差-协方差分量估计(VCE)理论的发展历史与研究现状;利用正交分解提取出等效残差,建立VCE的基本方程,在此基础上阐述VCE算法的局部最优特性和可能出现负定协方差阵估计结果等两大问题,并分析可能的解决方案及其复杂性;导出初值给定的Helmert、最小二乘和MINQUEVCE的线性逼近估计公式,证明基于等效残差的估计公式与已有VCE公式等价,各种估计方法在本质上是一致的;最后,用两个算例验证本文的观点。