一种简单的可得到闭式解的姿态估计方法

针对基于模型的姿态估计问题提出了一种新颖的深度估计算法,该算法能根据特征点对而不是单个的特征点与相机的几何关系,直接计算出相机运动前后特征点的深度.根据该深度估计技术,进一步提出了一种简单的可得到闭式解的运动参数估计方法.该姿态估计方法实时性高、便于实际应用,其方法的有效性得到了实验验证.     

线性回归模型的一种有偏估计

在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；cov（ε）=σ^2V；V〉0下给出了有偏估计βh^＋=（X^T V^-1 X＋hI）^-1 （X^TV^-1Y＋β^＋），其中h〉0为参数，β^＋表示线性回归模型的广义最小二乘估计．讨论了这种有偏估计的优良性质，并证明了其可容许性，推广了已有的有关结果．     

指数分布中均值参数的齐次线性估计的可容许性

讨论均值参数为θi（i=1,2,…,n）的指数分布中均值参数θ=（θ1,θ2,…,θn）′的齐次线性估计Ax在矩阵损失函数（Ax-θ）（Ar-θ）′下的可容许估计性,利用矩阵理论与方法,讨论了参数估计的几种具体情况,得到了Ax可容许的一些充分性结果。     

一种基于点对的姿态估计和结构恢复方法

针对模型的姿态估计问题提出了一种基于点对的姿态估计和结构恢复方法．首先根据由3个模型点构成的3个点对独立地估计旋转矩阵,再据此计算平移向量和模型点的三维结构．该方法的特点在于单独估计旋转矩阵,且只需少数几个模型点就能获得好的估计结果;又能得到线性和非线性估计结果,且非线性估计的初始猜测由线性估计自动给出：即使旋转矩阵估计误差很大,结构恢复的结果仍然比较准确．模拟和实际试验结果均表明该方法的有效性．     

相依回归系统的主成分改进估计

对两个相依方程组成的回归系统,当设计矩阵呈病态时,提出了回归系数的一个主成分估计β_1**(k)及其相应的两步估计β_1**(k,T),并在均方误差意义下研究了它们的优良性质。     

失效率为指数函数的模型中使用屏蔽数据的参数估计

考虑一个由独立、不完全相同的单元组成的串联系统,使用屏蔽数据时的参数估计.当失效率为指数函数时,给出了参数的极大似然估计和Bayes估计.在Bayes估计中,假定未知参数的先验分布为对称的三角分布.主要考虑两单元串联系统,并通过数据模拟对极大似然估计和Bayes估计这两种方法进行了比较.     

指数分布无失效数据的Bayes估计多层Bayes估计

给出了指数分布无失效数据在时刻ｔｉ的失效概率Ｐｉ＝Ｐｒ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计、多层Ｂａｙｅｓ估计，从而得到了时刻ｔｉ的可靠度的估计。     

广义增长曲线模型参数阵的最佳线性无偏估计

对于增长曲线模型Y=X1BX′2+ε,E(ε)=O,D(ε)=D(Vecε)=V2V1,在V1,V2均为非负定矩阵的情况下,利用最小二乘统一理论及矩阵拉直方法,给出了未知参数阵B的可估矩阵函数Z1BZ′2的最佳线性无偏估计,将有关文献的结果推广到更一般的情况。     

两参数Lomax分布形状参数的经验Bayes估计问题

依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在平方损失函数下两参数Lomax分布形状参数的EB估计问题。在这种损失函数下,获得了形状参数的Bayes估计,利用密度函数的递归核估计方法构造了相应的EB估计,在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度。最后给出一个满足文中主要结果的实例。     

大风险分析中Stugent分布的M-估计和最大逼近估计

对于大风险分析中的小自由度Stugent分布，本文研究了M-估计和最大逼近估计，证明了关于对^^δn和δ^2 n的估计定理．     

一类非线性热传导方程柯西问题的整体解

讨论了Rn中一类非线性热传导方程柯西问题整体解的存在惟一性.当初值φ和非线性项a(x)uβuγ满足一定条件时,利用衰减估计和能量估计相结合的方法,并由B anach不动点定理得到了整体解的存在惟一性.     

东天山的一次暴雨洪水中心最大雨量的估算

本文通过对新疆天山东部地区一次罕见的大暴雨洪水的特征分析，应用水箱模型法和最大熵原理等方法推算出本次大暴雨的中心最大雨量和流域面平均降水量．     

阵列天线间互耦系数的单辅助源估计

根据子空间基本理论,研究了一种利用单辅助源估计阵列单元间互耦系数的方法。文中对其原理进行了分析,并通过计算机模拟结果证实了其有效性。     

一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法

针对多带正交频分复用（MB-OFDM）的超宽带系统,为减小其常规最小均方误差算法的运算量,提出一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法.新算法在原最小均方误差算法的基础上,将求逆问题转化成一簇线性方程组的求解问题,然后通过初等行变换直接得到信道的估计值.新算法不仅降低了原最小均方误差算法的复杂度和运算量,而且保持了原估计方法的性能.并且基于超宽带标准信道CM1的计算机仿真结果也验证了新方法的有效性.     

无失效数据的统计分析

讨论了寿命服从指数分布的无失效数据,利用指数分布的凸性和无记忆性,给出了可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,利用数值算例来说明两者之间的关系,并得到了在这两种情况下参数θ的加权最小二乘估计.     

全样本场合下两参数Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布的统计分析

通过对数变换给出了求两参数Birnbaum-Saunders(BS)疲劳寿命分布BS(α,β)在全样本场合下参数的对数矩估计,并通过大量Monte-Carlo模拟比较了各种点估计方法的精度.基于对数变换通过一阶泰勒展开,将两参数BS疲劳寿命分布BS(α,β)近似看作两参数对数正态分布,由此得到了2个参数α,β的近似区间估计,通过Monte-Carlo模拟发现,所给出的近似方法比原有方法更精确.最后通过若干实例说明了方法的可行性.     

成败型试验中无失效数据的多层Bayes分析

在有些情况下,很难确定产品的寿命类型,有时虽然产品的寿命分布类型已知,但获得的仅仅是失效个数,而无精确的失效时间,特别是在高可靠定时截尾寿命试验中,经常出现无失效,即失效个数为0的情况.对于此种无失效数据的可靠度,在可靠度的先验分布为负对数伽玛分布时给出了它的Bayes