在一类非平稳干扰下的极大信噪比线性滤波问题

<正> 随机过程的滤波问题无论在理论上还是在工程上都是十分重要的,极大信噪比滤波是最佳滤波中重要的一类.比如雷达中的信号检测,图象信号的处理,以及一般的数字通信等。但已有的结果都比较简单,随着工程技术的发展,日愈迫切地提出在时变信道下极大信噪比的滤波问题。关于具有二阶矩的非平稳过程的理论已有不少一般性的讨     

二阶过程的最大信噪比滤波

<正> 最大信噪比滤波是工程技术中经常采用的一种滤波方法.谢衷洁、程乾生讨论了这种滤波方法.但考虑的过程都是协方差平稳的随机过程,所用的方法也是宽平稳过程中的 Hilbert 空间方法.本文将对最一般的二阶过程(包括场与多维过程,离散参数与连续参数)在一定的信噪比准则下来讨论最大信噪比滤波存在条件与其一般形式.     

大数据下广义线性模型的参数估计算法

在大数据下,全样本量很大,未知参数极大似然估计的计算变得十分困难.文章主要对于广义线性模型参数的极大似然估计研究一种有效的计算方法.首先证明了随机抽样算法下的估计量的渐近正态性,由此提出了入样概率的选取准则及两步随机抽样算法.模拟研究表明,绝大部分情况下,运用文章提出的方法所得到广义线性模型极大似然估计量的均方误差低于与之对比的简单随机抽样.     

多元Wiener滤波在岷江长期洪水预报中的应用

Wiener滤波是基于最小均方误差估计准则下的线性滤波。多元Wiener滤波具有考虑与信号有关的多个时间序列之间的相关组合,从中提取信息,增强预测可靠的优点,因此,适用范围颇广。在防洪抗灾工作中,人们比较关心的往往是江河灾害性特大洪水有可能在哪些年份发生的长期预报问题。本文即应用多元Wiener滤波对岷江干流五通桥站上述问题进行分析的一个初步成果,经1981年至1984年四年实践,效果尚好,现简介如下。     

复合凸优化的快速邻近点算法

在大数据时代,随着数据采集手段的不断提升,大规模复合凸优化问题大量的出现在包括统计数据分析,机器与统计学习以及信号与图像处理等应用中.本文针对大规模复合凸优化问题介绍了一类快速邻近点算法.在易计算的近似准则和较弱的平稳性条件下,本文给出了该算法的全局收敛与局部渐近超线性收敛结果.同时,我们设计了基于对偶原理的半光滑牛顿法来高效稳定求解邻近点算法所涉及的重要子问题.最后,本文还讨论了如何通过深入挖掘并利用复合凸优化问题中由非光滑正则函数所诱导的非光滑二阶信息来极大减少半光滑牛顿算法中求解牛顿线性系统所需的工作量,从而进一步加速邻近点算法.     

线性模型参数向量的近似贝叶斯估计

用线性贝叶斯方法去同时估计线性模型中回归系数和误差方差,并在不知道先验分布具体形式的情况下,得到了线性贝叶斯估计的表达式.在均方误差矩阵准则下,证明了其优于最小二乘估计和极大似然估计.与利用MCMC算法得到的贝叶斯估计相比,线性贝叶斯估计具有显式表达式并且更方便使用.对于几种不同的先验分布,数值模拟结果表明线性贝叶斯估...     

由随机共振可获得比最佳线性滤波器更高的信噪比

借助于显示随机共振的装置,可获得比最佳线性滤波器所取得的信噪比更高的信噪比,其最基本的原因是在随机共振条件下,部分噪声能量转换为信号能量,而线性滤波器不具备这种可能性.     

S-Sparse Ostrowski-Brauer矩阵线性互补问题的误差界及其应用（英文）

本文研究S-Sparse Ostrowski-Brauer (S-SOB)矩阵线性互补问题误差界的估计问题.利用矩阵不等式放缩技术及S-SOB矩阵逆矩阵无穷大范数,获得S-SOB矩阵线性互补问题的误差界,该界仅依赖于S-SOB矩阵的元素.在此基础上,给出S-SOB-B矩阵线性互补问题的误差界,并从理论上证明所给误差界在一定条件下优于García-Esnaola等(2009)和LIU等(2021)所给的结果.最后,通过数值算例进一步阐明了结果的有效性.     

约束线性模型的条件部分根方估计

对于线性约束下的线性回归模型,针对设计矩阵的病态问题,提出一种条件部分根方估计.并在均方误差矩阵准则和Pitman Closeness准则下,比较了条件部分根方估计相对于约束最小二乘估计的优良性.     

正态-逆Wishart先验下多元线性模型中经验Bayes估计的优良性

在正态-逆Wishart先验下研究了多元线性模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题.当先验分布中含有未知参数时,构造了回归系数矩阵和误差方差矩阵的经验Bayes估计,并在Bayes均方误差(简称BMSE)准则和Bayes均方误差阵(简称BMSEM)准则下,证明了经验Bayes估计优于最小二乘估计.最后,进行了Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.     

关于m序列的互相关函数

m 序列由于它的伪随机性,其中特别是它的自相关函数“接近”于 Delta 函数,使得它在跟踪、测量、数字通信等无线电技术中受到重视.根据无线电信号的检测理论,信号经过恒参、线性信道中的传播并在加性白色高斯噪声背底下的提取是提取它的自相关函数,以在接收端获取最大的信噪比,常采用匹配滤波技术来实现.为了提高信道的利用率,在同一无线电系统中可以采用一个以上的 m 序列信号,这样     

变系数部分线性模型的加权随机约束s-K估计

研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-K估计和加权混合估计的充要条件,最后通过蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本性质.     

线性度量误差模型的极大经验似然估计

本文将自变量的测量误差考虑到线性模型中,提出了线性度量误差模型参数的极大经验似然估计,在一定条件下,证明了所得到的未知参数的估计具有渐进正态性,并通过数值模拟,说明了该方法的可行性。     

参数空间被限制时有限总体的可容许估计

本文考虑参数空间被限制时有限总体的可容许估计问题,在期望均方误差准则下,获得了有限总体指标值的线性函数之线性估计在线性估计类中为可容许的充要条件.     

有限总体指标值的线性函数的可容许估计

基于超总体模型的观点讨论容许性问题。在期望均方误差准则下获得了有限总体指标值的线性函数之线性估计在线性估计类以及全体估计类中为可容许的充要条件。     

不确定时滞摄动滤波误差动态系统的稳定性分析

基于Lyapunov稳定性理论、线性矩阵不等式方法、时滞分段分析方法、自由权矩阵方法、矩阵分析方法等,该文在前期滤波器设计理论基础上,进一步研究了含有不确定性结构的时变时滞奇异摄动滤波误差动态系统的稳定性分析问题.通过构造新的Lyapunov泛函,引用新的交叉项界定法并根据系统特性,推出了时滞依赖和时滞独立两种情形下新的滤波误差动态系统稳定性判别条件.最后,给出数值样例表明该文所得结果的有效性和可行性.     

张量空间上的线性互补问题

借助于一类张量收缩积,本文定义一类张量空间上的线性互补问题,简称张量线性互补问题.当所涉及的张量变量退化为向量时,所考虑的问题退化为经典的线性互补问题.对此,首先讨论张量收缩积的一些性质,然后建立张量线性互补问题的理论与算法.具体地,讨论张量线性互补问题的等价模型、可行性与可解性理论、解集的凸性等,提出一个求解张量线性互补问题的外梯度算法,在一定条件下证明算法的收敛性,并给出初步的数值实验结果.     

自然联系函数下自适应设计广义线性模型的渐近性质(英文)

本文在一些弱的条件下,对自然联系函数和自适应设计下广义线性模型的极大拟似然估计渐近性进行研究,获得了极大拟似然估计的渐近存在性、弱相合性、收敛速度及渐近正态性.并通过蒙特卡罗数值模拟的方法对所得结果进行验证.     

半线性分布系统的最大原理(2)——时间最优问题

本文讨论在Banach空间上的非线性抽象Volterra型方程所决定的系统之时间最优问题。在目标集是连续变动的有界凸闭体条件下得到了最优控制的必要条件,证明了在文中的条件下最大原理成立,为进一步综合这类系统的时间最优问题提供了理论的出发点。 本文结果适用于一阶半线性发展系统、二阶及高阶半线性发展系统及由半线性泛函微分方程所决定的系统。     

基于期望效用理论的二行动线性决策问题研究

首先讨论了位置-尺度分布族条件下期望效用准则的一个等价条件,然盾利用等价条件研究了期望效用准则下二行动线性决策问题的解.研究发现,二行动线性决策问题的解在不同的决策准则下是不同的.这正是为什么人们在面对二行动决策问题时所采取不同行动的原因所在.