一类非线性发展方程的特征中心差分法

给出一类非线性发展方程的特征中心差分法,分别得到非规则网格上的位移u、速度u_t及其对空间变量x的一阶导数项的差分解和误差估计.所讨论方法的计算量与基于线性插值的特征差分法相当,其近似解与基于二次插值的特征差分法的近似解具有相同阶的误差估计,u,u_t对空间变量x的一阶导数近似均具有超收敛误差估计.数值试验说明了该方法的可行性和有效性.     

圆弧形面阵自适应波束形成快速计算方法

针对圆弧形面阵估计水下目标二维波达方向的问题,提出一种降维处理的自适应波束形成方法。利用圆弧形面阵模型简化阵列内插矩阵的计算,通过垂直和水平两阶段波束加权,降低自适应波束形成维数,从而实现快速估计声源二维波达方向的目的。仿真结果表明,所提改进方法的计算量较传统二维最小方差无失真波束形成方法降低约一个数量级,且在低快拍条件下具有更明显的噪声抑制优势。湖上实验数据处理结果验证,在复杂水声环境下,所提方法具有较好的目标分辨性能。     

Study on blind band elimination in jitter estimation

We propose a blind spot elimination method based on an improved layout of CCD in spacecraft jitter estimation. At least three CCDs are required and designed with two pairs of overlapping area and one non-overlapping pair. The two number of lines in space of overlapping pairs are made coprime to minimize the number of common blind spots. The third non-overlapping pair is arranged with the space less than the quotient of the least line frequency and bandwidth. It is used to eliminate the aliasing blind frequencies of the first two overlapping pairs. Experimental results prove the effectiveness of the blind band elimination.     

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.     

Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计

研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性.     

多类型复发事件下的一类均值加速回归模型

在复发事件的统计分析中,事件的平均发生个数可能比其强度函数或危险率函数更具可解释性.为了评价协变量对复发事件的影响,许多学者考虑了复发事件的边际比例均值模型.然而,在许多实际应用中,协变量对复发事件不仅具有均值比例效应,而且还可能会加速或减缓复发事件的发生,即协变量对复发事件均值过程具有时间尺度效应.在多类型复发事件数据框架下,考虑一类广泛的加速均值模型.利用估计方程方法,获得了该模型中未知参数的估计,并且建立了所给估计的渐近性质.进一步通过模拟研究证实所提方法的优良表现.     

几类非奇H-矩阵的行列式估计

非奇H-矩阵在数学物理、控制论、电力系统理论及经济学等许多领域有着重要的研究价值和实用价值.本文利用矩阵逆元素估计、矩阵的逐次降阶法及递归,给出严格对角占优矩阵、广义严格对角占优矩阵等几类非奇H-矩阵的行列式上下界的估计式.改进了已有的一些相关结果,并用数值算例说明文中结果的有效性.     

基于EMD的单通道信源数估计方法

为了获取单通道接收信号的信源数目,针对普通信源数估计方法不能直接用于单通道接收信号的问题,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的信源数估计方法。将单通道信号通过EMD处理,得到多个固有模态函数(intrinsic-mode function, IMF),据此构造数据协方差矩阵。对所构造的协方差矩阵进行特征值分解,采用基于信息论的AIC和MDL准则估计信源数。为进一步提高算法估计性能,引入对角加载技术对矩阵特征值进行平滑处理。仿真实验结果表面,本文提出的方法能够适用于单通道信源数估计,对角加载技术能够显著提高算法检测性能。     

我国公民权利意识的抽样调查方案设计

为全面、准确地了解我国公民的权利意识现状,本文将调查总体划分为两个子总体:大学生子总体和居民家庭子总体,设计了一套分层多阶段系统pps调查方案,给出确定各阶段样本量的原则和方法,讨论了调查中出现无回答问题的补救措施,给出了主要估计量及其精度的估计,针对调查中复杂样本的方差估计,本文提出使用刀切法进行估计。     

基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法

针对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。