RAR模型的参数估计方法

本文考虑零均值的平稳AR（P）序列与一个非随机的趋势项的这合模型．假设趋势项可以表咸有限个已知的线性无关基画数的线性组合.这种模型有广泛的应用．本文针对这类模型，给出了参数估计方法，并给出了计算参数估计值的迭代算法．模拟计算表明，这种方法计算方便，精度高．     

拟圆的两个充分条件

拟圆是拟共形映照理论中的重要概念和研究对象，对拟圆的研究有着重要意义，许多著作都专门研究了拟圆，得到了拟圆的许多性质以及判定拟圆的充分条件。本文给出了复平面Ｒ↑－＾２＝Ｒ＾２∪｛∞｝上判定拟圆的两个充分条件，它们分别是Ｆ．Ｗ．Ｇｅｈｒｉｎｇ和Ｏ．Ｍａｒｔｉｏ在文［１，２］中两个必要条件在一定条件下的逆。本文的两个充分条件在应用上较为广泛和实用。     

基于最优估计的数据融合理论

本文提出了一种最优加权的数据融合方法，分析了最优权值的分配原则；给出了多源信息统一的线性融合模型，使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制，并指出在噪声协方差阵正定的前提下，线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的；介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法，给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式；最后以两传感器数据融合为例，证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高，同时它们均优于任一单传感器局部估计精度。     

一种基于遗传算法的图像增强方法

遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局优化自适应概率搜索算法，目前已在包括图象处理在内的很多领域得到了很好的应用。在图像处理领域，目前的研究主要集中在将遗传算法用于图像分割，图像分类，模式识别等方面。本文将遗传算法用于图像增强，使用图像的参数模型。将图像增强转化为参数的优化，实验结果表明，该方法是一种有效的图像增强方法。     

三状态样条滤波与平滑

本基于样条滤波理论，给出了三状态样条滤波与平滑方法。仿真计算与实例数据计算表明，该滤波与平滑方法具有较高的精度和稳定性。     

天基空间目标监视与跟踪系统轨道确定技术研究

针对天基空间目标监视系统的工作模式,研究了空间目标的可观测性问题,并讨论了Laplace初轨确定方法在该系统中的局限性,提出了一种新的空间目标初轨确定方法——遍历切割平面法．在此基础上研究了天基空间目标监视系统的精密轨道改进算法,尤其针对动力学模型不精确的非合作目标,利用半参数模型的估计理论,提出了抗差补偿动力学模型定轨算法．实验结果表明,单星遍历切割平面法能快速准确地为轨道改进提供历元初值,该初值精度完全可以达到精密轨道改进的收敛要求。同时抗差动力学模型补偿定轨算法能有效抑制模型误差的影响,显著提高轨道确定精度．     

基于多源信息融合的飞行器高精度定位方法

导弹、卫星等飞行器的高精度定位问题,归结为多平台、多种类信息的融合处理.在多源信息融合处理中,各类信息加权的权值对融合结果的精度有重要影响.本文通过引入加权因子,研究了多源信息融合处理的加权与参数估计精度问题,得到了参数估计均方误差与权值的关系,证明了非线性模型的权值,不仅与测量误差的统计特性有关,还与模型的结构、样本量大小有关.计算结果表明,采用本文的加权方法,可显著提高导弹弹道参数估计精度.     

基于序列图像的深空小天体探测自主相对导航误差补偿方法研究

深空小天体是典型的空间非合作目标.基于序列图像的空间非合作目标自主相对导航是实现小天体探测的重要技术手段.由于在轨环境复杂,相机不可避免地会出现测量偏差,进而影响相对导航状态估计精度.本文在充分利用相机视场内恒星序列图像的基础上,通过最小二乘法计算相机在轨标定初值,结合测量偏差状态转移模型和"恒星对"之间的星光角距测量方程,将测量偏差扩维成状态估计参数,构建了基于相机在轨误差补偿的相对导航状态估计模型.结合无迹卡尔曼滤波算法,通过序列图像的帧间信息对比进行迭代估计,获得相机测量偏差和相对导航系统状态,提高状态估计精度.仿真分析中采用2016HO3小天体作为相对导航目标,仿真结果说明了该方法的有效性,能够有效地补偿相机测量偏差,实现相对导航系统状态高精度估计,为后续开展相关任务提供了一定的技术支撑.     

具有可积伸张同胚的边界扩张

研究了具有可积伸张的同胚，证明了在一定条件下这类同胚可以连续扩张到边界．     

关于回归模型的参数估计效率

本文讨论回归模型的参数估计效率。本文说明了现有线性回归模型的参数估计效率的下界与真实的参数估计效率在很多情况下相差较大,而且这种下界对于实测数据处理很难得到精确值。本文给出了估算参数估计效率的仿真方法。理论分析表明,该方法给出的参数估计效率的估计较现有的下界估计更合理;仿真和实算结果表明,对于一大类线性和非线性回归模型,该方法给出的回归模型的参数估计效率的估计更接近模型参数估计效率的真值。