正态分布和瑞利分布混合情形下的参数估计及分类问题

学者往往用单一的分布模拟和拟合杂波,如正态分布、瑞利分布和威布尔分布等。然而在实际中,雷达杂波由多种类型的杂波组成,单一分布通常不能精确刻画雷达杂波规律,因此,应用混合分布模型对雷达杂波数据建模更准确。本文考虑用正态分布和瑞利分布的混合分布拟合杂波,并应用矩估计方法和基于EM算法的极大似然估计方法估计模型参数,最后,应用最大后验概率分类准则验证2种估计方法的分类准确率。通过数据模拟,得出极大似然估计的效果和分类准确率都要优于矩估计的估计效果和分类准确率。     

跟踪雷达测量误差的统计模型(Ⅰ):模型的建立

本文提出以如下具有慢时变万差的线性回归－自回归混合模型用于描述跟踪雷达测量误差的变化规律，并提出了模型个数的估计方法．数值例子表明，本文提出的模型能较好地拟合跟踪雷达误差数据．     

机动目标的跟踪与反跟踪综述

结合竞赛中存在的问题,得出以下结论:机动量估计关键在于通过被污染的雷达测量信息估计出目标的加速度随时间的变化,其难点是如何准确描述目标的运动模型;跟踪模型选择合适程度直接影响了数据关联和航迹预测的准确程度,这两者决定了了雷达系统的性能;机动目标的跟踪与反跟踪是一种博弈的关系,既相互对立又相互促进,不断推进和提出雷达新的作战需求.     

半参数变系数部分线性模型的统计推断

本文在多种复杂数据下, 研究一类半参数变系数部分线性模型的统计推断理论和方法. 首先在纵向数据和测量误差数据等复杂数据下, 研究半参数变系数部分线性模型的经验似然推断问题, 分别提出分组的和纠偏的经验似然方法. 该方法可以有效地处理纵向数据的组内相关性给构造经验似然比函数所带来的困难. 其次在测量误差数据和缺失数据等复杂数据下, 研究模型的变量选择问题, 分别提出一个“纠偏” 的和基于借补值的变量选择方法. 该变量选择方法可以同时选择参数分量及非参数分量中的重要变量, 并且变量选择与回归系数的估计同时进行. 通过选择适当的惩罚参数, 证明该变量选择方法可以相合地识别出真实模型, 并且所得的正则估计具有oracle 性质.     

混合系数线性模型参数的Stein估计

在连续测量数据情况下,对混合系数线性模型给出了固定系数和随机系数的两种形式的Ｓｔｅｉｎ估计,并证明了在均方误差意义下,Ｓｔｅｉｎ估计要优于ＬＳ估计,最后还讨论了Ｓｔｅｉｎ压缩系数的选取方法     

混合系数线性模型的参数估计

在连续测量数据情况下,本文给出了关于固定系数d和随机系数"的线性模型以及模型参数的估计,并讨论了参数估计的有关性质。     

混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计

在连续测量数据情况下,给出了混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计,讨论了该估计的相关性质,并在一定条件下证明了几乎无偏s-K估计优于s-K估计以及几乎无偏岭估计.     

混合系数线性模型的几乎无偏岭估计

本文研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用岭估计方法得到了该模型的几乎无偏岭估计,并证明了在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计.最后讨论了有偏参数的选取问题.     

混合系数线性模型参数的广义Liu估计

本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计一广义Liu估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、Liu估计.最后讨论参数的选取问题.     

基于卫星无源探测的飞行器主动段轨道估计

首先提出了一种在双星无源飞行器主动段探测中,可同时估计双星测量的系统误差并给出目标预测轨道的方法.将卫星测量值误差在小角度条件下转化为卫星测量轴的偏转角,以双星逐点交汇定位法得出的轨道为基准估计系统误差,利用最小二乘思想将模型参数估计问题转化为优化问题,使用遗传算法对目标飞行器模型参数进行估计.而后讨论了一种通过加强模型约束,由单星无源探测估计目标轨道的方法.