基于MCMC的DOA估计及其在空域滤波中的应用

针对传统算法在进行波达方向角估计时需要进行全空间的谱峰搜索,且依赖初始化迭代和插值的缺陷,设计了一种贝叶斯估计方法。首先,构建基于均匀圆阵的频域信号处理模型,提出了基于马尔科夫链蒙特卡罗进行波达方向角估计的方法,实现了无需初始化和插值的测向算法,且不需要进行全空间的谱峰搜索即可直接估计结果,同时推导了该模型下进行波达方向角估计的克拉美罗下界。在以测向结果为先验信息,同时设计了一种新的空域滤波增益模型。利用马尔科夫链蒙特卡罗算法对信号子空间进行解耦合,然后计算滤波器增益系数,以此实现空域滤波。最后在无线电设备搭建的真实环境中进行实验,验证了基于马尔科夫链蒙特卡罗算法进行阵列波达方向角估计和空域滤波的有效性,并且与其他模型相比要明显优于后者。

基于马尔科夫链的停车寻位模型与仿真

本文在经典的环形城市模型上,基于马尔科夫链建立解析的路边停车寻位模型.分别从系统和驾驶者两个角度,对寻位竞争队列进行描述,依据其马尔科夫特性,推导出停车寻位距离概率密度函数,发现传统的二项分布假设不能反映寻位车辆间的竞争车位行为,揭示了寻位车辆间的竞争是已有理论低估了停车难的原因之一.在数理分析基础上,提出环形城市路边停车仿真模型及算法,仿真结果验证了理论模型的结论,并发现车位被连续占用也是低估停车难问题的另一个主要原因.研究结果有助于加深对路边停车行为的认识,为制定相关车辆停车政策提供依据.

三重循环马氏链的强大数定律

为了研究一类非齐次马氏链——循环马氏链的强极限定理,首先考虑到非齐次马氏链的转移矩阵是循环的情形经常出现,从而引进了三重循环马氏链的概念,然后利用非齐次马氏链函数的极限性质推导出三重循环马氏链关于状态出现频率的极限性质,并利用该性质得到了三重循环马氏链关于状态出现频率的强大数定律,为循环马氏链的应用提供了理论依据.

可列非齐次循环马氏链的遍历性

研究了一类特殊的非齐次马氏链——循环马氏链的C-遍历性.首先给出了非齐次马氏链强遍历和C-强遍历的概念,同时考虑非齐次马氏链的转移概率矩阵是循环的情形,引入可列非齐次循环马氏链的概念.若从初始时刻开始的d步转移矩阵是C-强遍历于某常数矩阵T1,则从任意时刻开始的d步转移矩阵都是C-强遍历的,且收敛到的常数矩阵均可由T1和转移矩阵给出.最后在d步转移矩阵C-强遍历的条件下,结合转移矩阵循环的性质,分段讨论后,得到可列非齐次循环马氏链的C-强遍历性质.

渐近循环二阶马氏链的强大数定律

研究了一类特殊的非齐次马氏链——渐近循环二阶马氏链的强极限定理.首先引进了渐近循环二阶马氏链的概念,然后利用非齐次马氏链三元函数的极限性质,得到了渐近循环二阶马氏链关于状态出现频率的强极限定理,最后得到渐近循环二阶马氏链关于状态出现频率的强大数定律.作为推论推广了二阶非齐次马氏链的强大数定律.渐近循环二阶马氏链的强大数定律可用于信源编码理论.

关于渐近循环马氏链的散度率

设{Xn,n≥0}是在有限状态空间中取值的随机变量序列,设它在概率测度P下是一渐近循环马氏链,在概率测度Q下是一齐次马氏链.散度率在熵、相对熵与互信息中起重要作用.研究了渐近循环马氏链的散度率.利用渐近循环马氏链的渐近均分割性以及随机变量序列的一致可积性,得到了渐近循环马氏链关于齐次马氏链的散度率,并推广了一个已知结果.

渐近循环马氏链的强大数定律

研究了渐近循环马氏链的强极限定理.引进了渐近循环马氏链的概念,利用非齐次马氏链二元函数的极限性质,给出了渐近循环马氏链关于状态出现频率的强极限定理,结果得到了渐近循环马氏链关于状态出现频率的强大数定律,作为推论求出了循环马氏链关于状态出现频率的强大数定律.

关于渐近循环马氏链的强大数定律

研究了一类非齐次马氏链———渐近循环马氏链的强大数定律.首先引出了渐近循环马氏链的概念,然后给出了一些引理;利用了信源的二元函数平均的一个极限定理,该定理是利用鞅差序列的收敛定理得到的;最后利用了渐近循环马氏链关于状态序偶出现频率的强大数定理给出并证明了关于渐近循环马氏链的强大数定律,该定理作为推论可以得到已有的结果.

关于渐近循环马氏链泛函的强大数定律

研究了一类非齐次马氏链———渐近循环马氏链泛函的强大数定律,首先引出了渐近循环马氏链的概念,然后给出了若干引理.利用了渐近循环马氏链关于状态序偶出现频率的强大数定理给出并证明了关于渐近循环马氏链泛函的强大数定律,所得定理作为推论可得到已有的结果.

渐近循环马氏链的收敛速度

引入了渐近循环马氏链的概念,它是循环马氏链概念的推广.首先研究了在强遍历的条件下,可列循环马氏链的收敛速度,作为主要结论给出了当满足不同条件时可列渐近循环马氏链的C-强遍历性。