原子钟频率稳定度测试中的噪声处理

原子钟的测量噪声会被引入到频率稳定度评估过程,尤其是对中短期频率稳定度的影响更大。重叠Allan方差可以克服调频闪变噪声和调频随机游走噪声随时间变化出现的非平稳问题,但由于受到测量噪声的影响,评估结果仍会出现误差。为此,本文通过对原子钟的数学模型和噪声特性进行分析,提出了原子钟频率稳定度评估的加窗平滑噪声处理方法,通过对时差观测序列合理的加窗设计和平滑处理,抑制测量噪声对评估结果的影响。实验结果表明,利用铷钟观测序列的100点平滑可以有效地提高短期频率稳定度结果（100~1 000）s的可信度。     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术(Ⅰ)

基于验后概率和"小概率事件原理",对复杂假设条件下,方差的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了Bayesian序贯方差检验(BSVT)模型,设计了临界值的求解算法,并对"强制"截尾条件下的假设检验判别准则进行了论述.最后,结合示例对BSVT模型的求解与应用进行了说明.      

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（I）

对于正态分布参数的检验,包括期望μ与方差σ2,是航空航天装备可靠性与精度分析工程中比较关心的问题。尤其是对方差的检验,是装备试验与评价分析的一项非常重要的内容。论文基于验后概率和“小概率事件原理”,对复杂假设条件下,σ2的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了BSVT模型,设计了临界值的求解算法,并对“强制”截尾条件下的假设检验判决准则进行了论述。最后,结合实例对BSVT的求解与应用进行了说明。     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

GPS时差数据卡尔曼滤波器

利用卡尔曼滤波技术对GPS定时校频数据进行处理提高精度,是国际上近几年的最新研究课题。全面的介绍了北京无线电计量测试研究所开展该项技术的研究成果,从基本理论,滤波器模型选定、滤波器设计、仿真试验分析等方面作了论述,并给出实际应用的实验结果。对国内开发应用该技术具有参考价值。     

风险投资中三类经典优化模型等价性分析

风险投资中有三类经典优化模型，分别是风险极小化模型、期望收益极大化模型、风险厌恶模型。这三类模型的等价会为投资组合分析提供更多的方法。文中证明了三类优化模型产生相同的有效前沿，并在此意义下得出这三类优化模型的等价性。另外，引用MSCI世界股价指数数据对三个模型有效前沿的等价性，进行实际算例验证。     

USB测量系统测速数据最优滤波技术研究

由于目前USB测量系统测速终端数据获取不一致和微分求速方法的不足,增加了数据处理的困难和复杂性,影响了测速数据精度并限制了定轨精度的进一步提高.本文针对上述情况提出了不同条件下测速数据的最优滤波技术和方法,并从理论和仿真计算上进行了分析,结果表明采用多普勒频率连续采样和最优滤波技术将大大提高测速精度,为USB系统在今后航天任务中高精度定轨奠定了良好基础.     

中国工业利润对内生冲击的动态响应：1977～2007——基于结构向量自回归（SVAR）模型的实证研究

按照作用机理的不同,对工业利润波动的冲击可划分为两大类:内生冲击和外生冲击.其中内生冲击主要来自经济增长率、价格总水平、消费需求、工业品产量、工业消耗等变量.文章利用基于结构向量自回归(SVAR)模型的脉冲响应函数和方差分解方法,对30年来中国工业利润对各内生变量冲击的动态响应进行了定量测算.研究发现:(1)工业利润波动对市场需求的响应最为敏感,在市场需求问题得到根本解决之前,我国工业利润水平稳定性差的状况无法得到根本解决;(2)从总体上看,工业利润对宏观经济形势(尤其是通货膨胀率)的响应比较敏感;(3)工业产出水平冲击对工业利润的影响要弱于市场需求因素和宏观国民经济形势;(4)在所有内生变量中,工业消耗因素对工业利润波动的影响最小,但随着我国经济外向化程度的提高,国际市场价格变动对工业利润的冲击将越来越大.