一种基于脉冲噪声的新型迭代滤波算法

在局部极值噪声检测和迭代中值滤波的基础上,基于图像结构和脉冲噪声的特征分析,有效结合局部极值检测和幅度差阈值、梯度差阈值的检测方法,提出了一种基于噪声检测的迭代脉冲噪声滤除算法.并通过仿真实验和算法评价,验证了该算法不仅能够达到很好的去噪效果,而且在保留图像细节信息方面也取得了一定的成效.     

处理不确定性姿态确定系统误差的新型鲁棒滤波方法

针对卫星姿态确定系统中存在不确定性系统误差问题,本文提出了 一种适于处理不确定性系统误差的新型鲁棒滤波方法,以提高姿态确定精度.在深入分析了经典的鲁棒姿态确定方法的优势及缺陷基础上,利用相对安装误差等系统误差之间的相关性信息,将不确定性误差降维处理,进而,基于最小化估计误差的方差上界的思想,设计出改进的新型鲁棒滤波方法...     

光纤陀螺随机误差的滤波方案的探讨

范跃祖，宁文如，刘剑．光纤陀螺随机误差的滤波方案的探讨．数理统计与管理，１９９７，１６（４），２９～３２．光纤陀螺是新一代的光学陀螺仪，它的性能决定着惯性参照系统的精度。光纤陀螺的误差分为两大类。一类是有规律的，另一类是随机的。本文提出了两种新的用于光纤陀螺随机误差补偿的Ｋａｌｍａｎ滤波方案，考虑了两种随机模型：（Ⅰ）角速度变化为等随机的；（Ⅱ）角速度变化为等随机加速的。仿真结果表明，第二种方案对噪声起到了很好的抑制作用和滤波效果     

中国居民消费季节调整:2000～2010——基于均方根信息滤波状态空间模型的研究

近年我国消费率持续下降,在我国消费社会处于转型升级的重要时期,投资与消费的失衡是当前宏观经济中最严重的问题之一。本文在基于传统的Kalman滤波状态空间季节调整模型的基础上,用均方根信息滤波的方法对状态空间季节调整模型进行改进,充分利用R软件中DECOMP程序包的优势将2000年1月至2010年12月我国居民消费非平稳序列进行分解。所得结论:(1)二阶AR成分模型最优。交易日对我国消费品零售额影响不显著。(2)我国社会消费品零售额有两阶段指数发展趋势特征,2003年是趋势变化转折点,后期比前期增长快。具有中间低、两头高的U型季节特征。(3)得到非常平滑的月环比增长率,为经济监测提供了更稳定的依据。     

基于三次卷积插值的贝叶斯滤波方法研究

针对一类二维空间系统的状态估计模型,提出了一种用三次卷积插值方法递推估计的非线性滤波算法.仿真实例采用一个常用的非线性模型,并与粒子滤波算法进行对比分析,仿真结果表明三次卷积插值方法提高滤波估计精度,从而验证其估计一类状态估计模型解析解的可行性,其插值算法还可以推广到多维空间系统.     

具有约束参数的模糊形态滤波算法

提出一种含约束参数的模糊形态学方法,并对约束参数的选择进行了一定的讨论,给出了该算法的实现步骤,最后将该方法用于对二值图像的滤波,仿真实验表明,该滤波器滤波后图像噪声基本消除,且边缘清晰,基本保持了原始图像信息,其性能明显优于传统形态学滤波器,且由于它含有一个可调节的约束参数,因此使用更为灵活.     

考虑时变状态约束与输入饱和的PMSM随机系统指令滤波控制

针对考虑时变状态约束和输入饱和的永磁同步电机随机系统的位置跟踪控制问题,提出了一种基于障碍Lyapunov函数的指令滤波反步控制方案.首先,构造障碍Lyapunov函数以保证电流、转速等状态量不违反时变约束条件.随后,利用模糊逻辑理论处理电机随机系统中的未知非线性项.此外,采用了指令滤波技术与误差补偿机制相结合的方法,不仅解决了传统反步法中出现的“计算爆炸”问题,而且消除了滤波误差的影响.仿真结果表明该控制器能有效抑制输入饱和与随机扰动的影响,提高系统的控制性能,同时能够保证电机系统所有状态在给定的约束范围内.     

基于粒子滤波的改进型单值控制图

针对高度复杂小批量生产环境下的统计过程控制问题,提出基于粒子滤波的改进型单值控制图。通过状态空间模型描述过程运行特征,并运用粒子滤波技术估计过程的运行状态,以状态粒子群的均值为对象,运用平均移动极差控制图对正态分布过程的漂移进行监控。研究结果表明,该方法是小批量生产过程质量控制的有效工具。     

经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响研究———基于DCC-MIDAS模型

研究聚焦在中国经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响方面。引入Baker提出的用于衡量经济政策不确定性的EPU指数建立修正版DCC-MIDAS模型,基于该模型的实证结果如下:其一,中国经济政策不确定性指数变动对 “中-美”股市的长期相关性具有显著的正向影响;其二,中国经济政策不确定性指数变化对“中国股市—黄金市场”的长期相关性具有显著的负向影响,当经济政策不确定性较高时,投资者会倾向于选择相对安全的黄金资产,这恰恰符合“安全投资转移”效应。除此之外,作为应用案例,比较了美股股指期货和黄金期货的风险对冲效果,结果显示美股期货对冲更优。     

基于改进式Sigmoid函数的动态综合评价算法研究

在动态综合评价中,既要考虑被评价对象的能力情况也要掌握其能力变化情况.为此,在前人的基础上引入能力评价模型,并通过改进Sigmoid函数建立能力趋势评价模型的算法,以能力状态测度结果为基础,将能力状态和能力趋势通过模型算法计算出来并进行融合,构建部队训练能力的DCE模型,最后通过实例进行验证.旨在获得部队的训练能力以及...     

不确定性最小二乘估计及其统计性质

在不确定性线性模型中,参数通常带有不确定的先验信息,它们影响着参数估计及其精度.本文利用椭球集合对含有先验信息的参数进行描述,建立基于椭球不确定性的线性模型,并提出相应的估计算法.本文主要采用直接迭代算法解决参数估计中的权值分配问题,给出参数估计可容许性的充要条件.最后,通过实证分析算法的有效性,解决权值分配对平差解的影响.     

基于NS混合模型的中国利率期限结构动态估计比较研究

采用NS混合模型动态估计中国利率期限结构,考察动态NS模型,无套利NS模型及广义无套利NS模型等NS混合模型对我国利率期限结构的动态估计效率,比较NS混合模型的样本外预测能力,检验无套利约束对混合模型动态估计的影响.本文的经验分析结果表明:无套利条件的引入增强了NS混合模型的样本内动态估计能力和样本外预测能力;五因素的广义无套利NS模型(AFGNS)无论在利率期限结构样本内动态估计还是在总体预测效率上都要高于其他模型,可将其作为利率期限结构研究的基础模型:     

基于粒子滤波算法的航迹误差分析

当前针对飞行预测的研究主要采用的是kalman算法,在解决非线性问题时存在着只能近似线性的而不够精确的问题.采用近年来受到广泛关注的粒子滤波算法,针对RNAV航路进行分析,结论中得到了对飞行误差仿真分析并对比了卡尔曼滤波仿真效果,证实了粒子滤波在航迹预测中更好的准确性.     

基于动态列生成算法的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响;飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP-Hard问题.在考虑对多种机型的飞机进行排班时,大大增加了问题的复杂性.针对航空公司实际情况,建立多种机型的飞机排班模型;为实现模型的有效求解,提出了基于约束编程的动态列生成算法;即用约束编程快速求解航班连线(航班串)并计算航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性.     

基于贝叶斯滤波的股指动态结构特征研究

针对股指波动所具有的动态结构信息特征,在状态空间建模理论的框架下,将服从Markov过程的潜在波动状态变量引入状态方程,同时在观测方程中考虑极值点的影响,构造出一类非高斯Markov随机波动状态空间模型。针对传统的MCMC方法对该类模型估计时效率低下的缺陷,设计了基于序贯Monte Carlo方法的贝叶斯滤波算法进行仿真分析,并且从算法效率和准确性方面对两种方法进行了比较。通过对沪深300股指波动的实证研究表明:对于一类非线性非高斯状态空间模型,贝叶斯滤波算法在保证估计精度的同时较MCMC方法更加有效率,能够有效刻画股指波动的动态结构特征。     

中国能源消费与经济增长的动态关系——基于状态空间模型的变参数分析

能源对经济实现可持续增长具有重要作用,但随着经济结构、技术进步的变化以及其他要素对能源的替代作用,经济增长对能源的依赖性呈现出逐步减小的趋势。与以往文献注重静态或均衡分析不同,本文首次分析了能源消费和经济增长之间的动态关系或非均衡关系。本文研究内容分为以下三个模块:在多变量分析框架下,构建了基于状态空间模型的中国能源消费和经济增长的变参数模型;检验了变量的平稳性及协整关系;运用KALMAN滤波算法对状态空间模型的参数进行估计,并对其大小和波动进行分析。     

在不确定观测下离散状态时滞系统的最优滤波

研究了在不确定观测下离散状态时滞系统的最优滤波问题,观测值的不确定性则通过一个满足Bernoulli分布且统计特性已知的随机变量来描述. 一般采用状态增广方法将时滞系统转换为无时滞随机系统, 再利用Kalman滤波器的设计方法解决最优状态估计问题, 但是当系统时滞较大时,转换后的系统状态维数很高, 这样增加了计算负担. 为此,基于最小方差估计准则, 利用射影性质和递归射影公式得到了一个新的滤波器设计方法, 而且保证了滤波器的维数与原系统相同.最后, 给出一个仿真例子说明所提方法的有效性.     

基于状态转移模型的条件期望与方差——从2状态到N状态的推广

基于状态转移模型计算的条件期望与方差,可以应用到金融领域,计算和度量市场在不同状态下的收益与风险.Nielson基于2状态转移模型,计算了2状态下股市的收益率的条件期望与方差.然而,实际研究中,常需要用到3状态、甚至多状态的状态转移模型.因此,基于Nielson的研究,从2状态推广到了$N$状态.基于$N$状态转移模型计算了条件期望、条件方差及无条件期望、无条件方差,该结果更具普遍性且形式更为简洁.最后,采用计算期望与方差的方法,分析中国股市收益率与波动率.实证结果表明,中国股市除存在牛市、熊市外,还存在政策市,且其具有`` 低风险,高收益"的特点.利用$N$状态转移模型计算的期望与方差可以更合理地度量金融市场在不同情况下的收益与风险.     

实时数据、动态演变与菲利普斯曲线甄别

近年来国家统计局实时公布国内生产总值的初步核算数据,为我国通胀的实时预测提供了基础条件。本文根据实时数据和最终数据估计后顾式、前瞻式和混合型三种菲利普斯曲线,并考究实时数据是否有助于改进通胀预测。研究发现,(1)基于最终数据的混合型时变参数菲利普斯曲线更好地拟合我国的通胀运行,不论是常系数模型还是时变参数模型,实时数据的引入并未提供更有价值的信息,反而降低了曲线对通胀的预期力,均方预测误差提高了4.79%。(2)产出缺口的时变参数近年来不断提高且显著为正,存在明显“经济扩张→通胀”的传导关系,且实时数据和最终数据估计的我国产出缺口自2015年以来均为负缺口,因此要警惕负缺口引致通缩的风险。(3)近年来通胀惯性的时变参数趋于平稳,取代通胀预期成为通胀波动的主导因素,管控通胀的货币政策需要考虑到较长的时滞效应。(4)通胀预期的影响高于产出缺口,但时变参数表现出较为明显的波动性特征,可见通胀预期管理政策需要更加实时和灵活。     

一类不确定性非线性系统的状态反馈鲁棒自适应控制器的设计与分析

该文考虑一类具有一般不确定性和部分参数未知的非线性系统（1），设计出一种用于跟踪参考信号的状态反馈鲁棒自适应控制器，此控制器对系统参数和状态的不确定性具有鲁棒性，能保证闭环系 统的全局稳定性，并解决了ε 跟踪问题. 仿真结果表明，所设计的鲁棒自适应控制系统具有良好的跟踪性能， 而且控制量在容许控制的范围之内.