单向分类随机模型方差分量的经验Bayes估计

对于在质量控制、生物育种以及计量经济等方面有着广泛应用的单向分类随机模型 其中y_(ij)为观测数据,ε_i～N(0,σ_1~2)为随机效应,ε_i～N(0,σ_2~2)是随机误差,通常要求考虑对其参数μ,σ_1~2,σ_2~2作出估计,特别是对方差分量σ_1~2,σ_2~2的估计。而在目前常见的估计方法中,大都有一个共同的缺点,即不能保证方差分量估计的非负性。本文采用经验Bayes方法,在平方损失下,利用密度函数及其偏导数的核估计构造出方差分量的一个经验Bayes估计,这个估计是非负的。并证明了这种估计是渐近最优的,在一定条件下,其收敛速度可任意地接近于0(n~(-1/2)。     

最小二乘和奇异值分解法在边界元法中的应用

采用最小二乘与奇异值分解结合的方法，给出求解系数矩阵不满秩的线性代数方程组的数值方法，进而将此方法应用于边界无法中，处理给定外力的第一边值问题，特别地用于处理给定外力的三维裂纹问题。此外，本文还给出求解三维有限体裂纹问题的超奇异积分方程组，并使用有限部积分与边界元法为其建立了数值法。最后计算了若于典型例子的应力强度因子，数值结果与现有文献的相比，符合很好。     

剩余寿命分布研究

本文讨论连续型寿命分布的剩余寿命分布的特性，提出了截首试验方法，在理论上有一定参考价值，为试验方法提供了一个新的思路。     

IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

Estimating low resolution gravity fields at short time intervals to reduce temporal aliasing errors

The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite mission has been estimating temporal changes in the Earth’s gravitational field since its launch in 2002. While it is not yet fully resolved what the limiting source of error is for GRACE, studies on future missions have shown that temporal aliasing errors due to undersampling signals of interest (such as hydrological variations) and errors in atmospheric, ocean, and tide models will be a limiting source of error for missions taking advantage of improved technologies (flying drag-free with a laser interferometer). This paper explores the option of reducing the effects of temporal aliasing errors by directly estimating low degree and order gravity fields at short time intervals, ultimately resulting in data products with improved spatial resolution. Three potential architectures are considered: a single pair of polar orbiting satellites, two pairs of polar orbiting satellites, and a polar orbiting pair of satellites coupled with a lower inclined pair of satellites. Results show that improvements in spatial resolution are obtained when one estimates a low resolution gravity field every two days for the case of a single pair of satellites, and every day for the case of two polar pairs of satellites. However, the spatial resolution for these cases is still lower than that provided by simply destriping and smoothing the solutions via standard GRACE post-processing techniques. Alternately, estimating daily gravity fields for the case of a polar pair of satellites coupled with a lower inclined pair results in solutions with superior spatial resolution than that offered by simply destriping and smoothing the solutions.     

正态应力和疲劳强度结构可靠性的参数估计

结构可靠性的参数估计是机械可靠性的主要问题之一。强度和应力分别为疲劳寿命变量和正态变量的结构模式是一种较常见的模式。研究这一模式结构可靠性的参数估计问题,给出了疲劳强度和正态应力的两个分布中一个分布参数已知另一个分布参数未知时,结构可靠性的点估计和近似区间估计方法,并用MonteCarlo方法对近似区间估计的可靠性进行了模拟研究。     

欠采样条件下的正弦信号时差估计

针对正弦信号时差估计的多解模糊问题,提出采用多周期取点欠采样和多重相关方法来解决。这种方法可有效降低处理的复杂度,增大时差估计的范围和稳定性,避免噪声及干扰对时差估计的影响,最重要的是它能够适用于高频信号(如雷达、电子战等)的测向、测频等处理,促进这些高频系统的数字化接收机处理的实现。仿真实验证明了算法的性能和优越性。     

基于有限维种子累积序贯估计的PN码快捕算法

提出了一种基于有限维种子累积序贯估计（FSASE，Finite Seed Accumulation of Sequential Estimation）的直接扩频序列快速捕获算法。该算法既能解决SASE算法只能工作在理想情况（不能有多普勒频移，PN码偏等影响）的问题，又能克服RASE算法不能在低信噪比下工作的缺陷。文中采用生成函数流图法推导出了衰落信道下FSASE算法平均捕获时间的闭式解。理论分析和计算机模拟表明，该算法即使在很低的信噪比下也具有优良的性能，并且实现复杂度低，具有工程实用价值。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于偏振光及重力的辅助定姿方法研究

提出了一种以太阳方向矢量为基准的偏振光导航方法,该方法利用太阳方向矢量物理意义明确的特点,消除了直接利用偏振光进行导航定向时存在的180°模糊性问题。为完全观测载体姿态,同时引入了重力观测量,提出了利用偏振光及重力矢量联合辅助定姿的方法,并详细推导了该方法的观测方程,同时给出了当姿态误差较小时,观测方程的简化线性形式。利用该姿态观测方程,设计了基于偏振光及重力辅助定姿的偏振光/GPS/SINS组合导航算法。理论分析及仿真表明,通过引入偏振光及重力矢量进行辅助定姿,导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了系统对载体姿态的估计性能,且使得组合导航系统可以完成大初始姿态误差时的导航任务。