非线性Black-Scholes模型下Bala期权定价

在非线性Black-Scholes模型下,研究了Bala期权定价问题.首先利用双参数摄动方法,将Bala期权适合的偏微分方程分解成一系列常系数抛物方程.其次通过计算这些常系数抛物型方程的解,给出了Bala期权的近似定价公式.最后利用Green函数分析了近似结论的误差估计.     

非线性Black-Scholes模型下几何平均亚式期权定价

在非线性Black-Scholes模型下,本文研究了几何平均亚式期权定价问题.首先利用单参数摄动方法,将亚式期权适合的偏微分方程分解成一系列常系数抛物方程.其次通过计算这些常系数抛物型方程的解,给出了几何平均亚式期权的近似定价公式.最后利用Green函数分析了近似结论的误差估计.     

缺失数据下双重广义线性模型的经验似然推断

本文基于截面经验似然的方法,在响应变量随机缺失时,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.数据模拟中,在完全数据集,逆概率加权填补所得的数据集和未加权填补所得的数据集三种情形下,将经验似然方法与正态逼近方法相比较.结果表明在双重广义线性模型中,逆概率加权这一填补方法和经验似然方法是有效和可行的.     

具有相依结构离散时间模型破产概率的上界

研究两类具有相依结构的离散时间风险模型的破产概率问题.其中,索赔和利率过程假设为2个不同的自回归移动平均模型.利用更新递归技巧,首先得到了该模型下破产概率所满足的递归方程.然后,根据该递归方程得到了破产概率的上界估计.最后对两类风险模型的破产概率的上界进行了比较.     

IMDD-OFDM系统的低开支、高准确度信道估计方法

提出一种应用于强度调制直接检测光正交频分复用(IMDD-OFDM)传输系统的低开支、高准确度的信道估计算法.该算法充分考虑系统噪声特性,利用梳状导频插入结构,结合符号间平均与子载波间频域线性插值的思想,在低开支导频条件下实现较高的估计准确度.仿真和理论推导结果表明:与传统平均算法和直接线性插值算法相比,基于梳状导频先平均后线性插值的算法估计出来的信道特性更能接近实际信道的.实验结果表明:在误码率为3.8×10~(-3)处,本文所提出的算法仅使用0.78%导频开支即可与使用20%导频开支的平均算法获得相同的接收灵敏度;同时,与传统估计算法相比,该算法与导频开支无关,能较好抗系统中的高斯噪声,获得与真实信道较为接近的估计性能.     

多控制者下的双向量子隐形传态

提出了一种多控制者的双向量子隐形传态方案。在该理论方案中有三个控制者协助通信,纠缠资源为最大七粒子纠缠态,其中通信者Alice和Bob以及三个控制者预先秘密共享最大七粒子纠缠态以构建量子信道。三个控制者的参与提高了通信的安全性,同时也避免了执行三粒子联合测量的复杂性。在通信过程中,首先Bob对自己密享的粒子执行酉操作,接着通信方各自对自己手中的粒子执行Bell基测量。假如控制者同意双方通信,便对自己手中的粒子执行单粒子测量并将测量结果通过经典信道传输给通信者。通信方分别结合控制者所公布的测量结果做相应的酉操作,这样便能完美地实现双向量子控制隐形传态。     

一种基于最优频段的X射线脉冲星累积轮廓时延估计方法

为提高X射线脉冲星导航中累积脉冲轮廓的时间延迟估计精度, 分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的频谱特性和现有Taylor快速傅立叶变换时延估计算法的缺陷, 提出了一种基于最优频段的累积轮廓时延估计算法, 并通过建立不同信噪比下时延估计误差与所采用频段之间的关系以确定最优频段. 数值及实测数据实验结果表明: 在短时观测或光子流量较小时, 该算法优于常用的近似最大似然 (FAML)、相关 (CC)、最小二乘 (NLS) 及加权最小二乘 (WNLS) 方法; 在观测时间较长或光子流量较大时, 该算法的估计精度与CC及NLS方法相当, 但其运算量低于NLS, FAML 及WNLS方法. 本文所提算法适用于短时观测脉冲轮廓或低流量脉冲星的高精度时延估计.     

光伏阵列伏安特性测试系统设计

基于对光伏电站控制和设计水平的要求,本文提出一种基于电容充放电的特性的光伏阵列伏安特性测试系统。本文阐述了测试系统的工作原理和系统关键的部分。当光伏阵列给电容充电时,得到当时环境中光伏阵列的电压、电流以及相应的功率特性曲线。同时对M*N的光伏组件进行建模,得出组件的相应的电性能参数,并对最大功率点进行分析。最后进行实验验证。本测试系统具有测量精度高、系统稳定性高、成本低廉,并且能更直观的测得光伏阵列的特性。     

面向低强度无线网络信号接收谱参数估计研究

针对以北斗卫星导航信号为代表的亚纳秒级的低强度无线网络信号在定位中难以获取精确时间估计及角度估计,且易受环境噪声影响,使其定位精度不高等难题,本文提出了基于亚纳秒级的低强度无线网络信号接收谱参数估计方法。首先通过抽样方式,将发射信号抽样为多维独立子信号并独立建模,通过构造噪声空间与子信号空间在对应列向量正交化的基础上精确获取TOA估计;随后利用复数域映射,在获取TOA估计基础上采取比对方式精确地获取DOA估计。最后对本文参数估计方法进行了精度分析。测试数据显示：与 PM算法、ESPRIT算法相比,本文技术在TOA及DOA估计上更为精确;同时在信号强度低且背景噪声干扰严重的情况下,本文方法仍可有效的维持参数估计精度。     

一种基于最大似然的混响时间盲估计方法*

混响是室内声学中的重要现象,在室内设计与音频信号处理中都需要测量或估计混响时间。本文改进了一种基于最大似然估计的混响时间盲估计方法,即采用说话人在房间中自然说话时发出的混响语音信号来估计混响时间的方法。该方法首先确定语音衰减段的最优边界,其次计算该衰减段的两个额外参数,据此筛选出符合条件的语音段,最后将满足条件的语音段采用最大似然估计得到混响时间估计值。在五个不同混响时间条件下的仿真表明,与已有方法相比,改进方法估计的混响时间同真实混响时间的偏差更小,方差更低,估计准确性较高。