关于无偏估计的若干问题

通过理论分析和实例讨论有关无偏估计的若干问题：无偏估计不一定存在;无偏估计一般不唯一;在均方误差意义下,无偏估计不一定优于有偏估计;均方误差最小的估计是最小方差无偏估计,但反之不然。     

晶态纳米纤维素的多色圆偏振荧光性能

基于晶态纳米纤维素禁带效应的圆偏振荧光能力,分别采用混合悬浮液法及多层膜叠加法拓宽了晶态纳米纤维素膜的禁带,使其禁带覆盖可见光范围,通过掺杂多色荧光体,该膜可以将自发辐射转换为高强度、右旋、多色的圆偏振荧光信号.     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

鲸群优化的粒子滤波算法研究

针对标准的粒子滤波存在粒子贫化问题,提出了一种鲸群优化的粒子滤波算法.用粒子表征鲸鱼个体,模拟鲸鱼群体搜寻猎物的过程,引导粒子向高似然区域移动.将粒子滤波中粒子的状态值作为鲸鱼群的个体位置,将粒子的状态估计转化为对鲸鱼群的寻优;通过鲸群的螺旋运动方式优化粒子的重要性采样过程,使粒子分布更加合理,对鲸群算法中的全局最优值...     

离散交换群上Toeplitz算子代数的一个正合列

在引进几乎不变子集的基础上定义一般的离散交换群上的广义Toeplitz算子,研究该算子的一些性质,得到了几乎不变子集的一个刻画以及由该广义Toeplitz算子生成的C*-代数的一个正合序列。     

基于能量变化的微尺度金属应变突变准则研究

微尺度金属在塑性变形过程中呈现出显著的应变突变特性.论文以力加载条件下单晶Ni微米柱体和位移加载下Au纳米柱体为对象,探讨应变突变的判定准则与不同特征阶段的判别条件.首先从经典塑性理论Hill稳定性条件出发,分析微柱体变形过程中的动能变化,提出了应变突变发生与结束的判定准则.进一步分析柱体变形过程中的内能变化,结合动能变化的分析结果,给出了微尺度金属不同变形阶段的判别条件.通过与文献中实验与理论结果对比发现,基于动能变化的应变突变判定准则能够判断应变突变的发生与结束,基于能量变化的判别条件可以有效区分微柱体的不同变形阶段.最后对新理论准则的可靠性与适用性进行了讨论.     

相干激光雷达中最大似然离散谱峰值估计及Monte Carlo仿真

相干测风激光雷达中一个核心的问题是从微弱的气溶胶后向散射信号中估计出风速。基于零均值复高斯随机过程协方差矩阵统计模型的后向散射信号,首先讨论了最大似然（ML）离散谱峰值（DSP）风速估计算法的克拉美-罗下界（CRLB）与由Fisher信息矩阵论得到的精确CRLB之间的关系。其次,对于ML DSP估计应用于相干测风激光雷达中协方差矩阵统计模型的后向散射信号时,使用计算机Monte Carlo仿真的方法研究了风速估计的概率密度函数。分别讨论了信噪比、激光脉冲累积发数和发射激光脉冲宽度对ML DSP风速估计性能的影响。计算仿真结果表明：ML DSP风速估计的CRLB低于精确的CRLB;在信噪比为－20 dB,100发激光脉冲累积和信噪比为－30 dB,10 000发激光脉冲累积条件下,ML DSP风速估计中坏的估计值所占的比例都为0,好的估计值的标准差分别为0.62 m/s和0.50 m/s。     

拖曳线列阵声呐平台噪声的空域矩阵滤波抑制技术

针对拖曳线列阵声呐平台噪声构成近场强干扰影响声呐弱目标探测的问题,利用近场平台噪声的多途传播特性,将匹配场定位技术和平面波目标方位估计技术结合,使用平台噪声到达接收阵的拷贝向量以及平面波方向向量共同设计平台噪声零响应约束空域矩阵滤波器,实现了平台噪声抑制.推导得出滤波器设计最优化问题的最优解,利用广义奇异值分解简化最优解表达式,并给出滤波器对平面波方向向量整体响应误差以及对平台噪声拷贝向量响应。利用平台噪声拷贝向量与远场平面波方向向量相关性,解释了平台噪声构成强干扰的原因,以及滤波后存在探测盲区的原因。由仿真可知,空域矩阵滤波处理可获得更小的探测盲区,同时获得盲区外更高的探测能力.     

改进正则化正交匹配追踪波达方向估计方法

针对稀疏阵列模型下匹配追踪波达方向估计方法稳定性不足的问题,提出了改进的正则化正交匹配追踪波达方向估计方法——TROMPDOA(T-transform Regularized Orthogonal Matching Pursuit Directions of Arrival Estimation).仿真表明,TROMPDOA方法在计算复杂度上与原有正交匹配追踪波达方向估计方法OMPDOA(Orthogonal Matching Pursuit Directions of Arrival Estimation)相近,但在估计稳定性上要优于OMPDOA方法,特别是在低信噪比及信号源之间的角度较近时,TROMPDOA方法比OMPDOA方法稳定性提高1倍.实验验证了TROMPDOA方法适用于单元和多元目标估计,估计精度达到1.5°.