基于经验分布的区间数据分析方法

现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和核估计对原始数据的分布函数进行估计.基于此设计变换,对变换后的数据进行均匀分布的假设检验,通过检验后进行后续的区间数据分析,使得均匀分布的假定得以成立,保证了统计理论上的严谨性.数据模拟结果表明,将经验分布函数变换后的数据作为研究对象,进行区间数据分析,所得到的统计建模结果更加合理且具有较强的解释力.      

An Asian Moon race?

After a gap of 40 years, the Moon is again the focus of several countries’ space ambitions. Japan, China and India have already launched their first Moon missions and are expected to send humans moonwards within the next 10–15 years. This revival of lunar programmes in the post-cold war era goes beyond symbolism and is also about the race to grab the natural resources of the Moon. Such ambitious missions by these states imply that they intend to change the unipolar world into one with multiple power centres, and would use space technology as one of the components to do so. This paper examines the first phase Moon missions of the Asian states and argues that their overall deep space mission aspirations have strategic ambitions attached.     

基于区域划分的LEO卫星星座QoS路由算法

针对LEO卫星网络中由于流量分布不均导致的拥塞问题,以及多种通信业务带来的QoS保障问题,提出了基于区域划分的多业务QoS路由算法(MSR-RP).算法考虑了信关站有限分布造成的漏斗流量问题,一方面通过划分动态区域,减少区域节点数量,降低了算法整体计算复杂度;另一方面,在轻负载区域采用最短路径算法计算路由,重负载区域采...     

基于函数型数据的广义线性回归模型

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。      

FY-4 Satellite Enters Thermal Control Modification Stage

The solar array deployment test for FY-4 has been completed at the satellite assembly center of the Shanghai Institute of Satellite Equipment,SAST,marking the FY-4 satellite enters the thermal con-     

环境-1A超光谱成像仪相对辐射定标方法应用研究

介绍了环境-1A卫星上装载的新型有效载荷超光谱成像仪的工作原理。指出我国使用超光谱干涉仪尚处于试验阶段,对在轨数据处理方法还需要完善。文章针对干涉仪的数据立方体特性提出一种空间维的基于统计方法的在轨干涉数据相对辐射定标处理方法,并通过对卫星实际在轨数据的对比处理来验证其处理效果。结果表明,相对辐射定标处理可以修正CCD响应的不均匀性和入射光场的不均匀性,减小非线性相位偏移,提高复原光谱的精度。     

多元线性回归模型的增量算法

伴随着各领域信息化的发展,数据多呈现出快速、连续流入的特点.面向海量不断更新的数据集,在具有广泛使用价值的线性回归模型中,考虑引入增量算法.通过基于叉积矩阵的增量计算公式,得到最小二乘估计模型的增量算法,并进一步扩展到其他的模型估计量和检验统计量中.该增量算法运用了全部的数据信息,与使用全部数据建模具有完全相同的结果.算法节约了数据读取时间,减小了数据存储传输的压力,从而提高了计算效率.数据仿真实验验证了算法的有效性.     

Prospects and opportunities for space collaboration with Latin America: What can India contribute and gain?

India in Asia and Brazil in Latin America are regarded as the most promising global economies. This paper examines the openings and possibilities for space technology collaboration between India and Latin American states under the larger rubric of science and technology collaboration. While the distance and language barriers between the two regions have proved a hindrance in the past, the paper proceeds with an assumption that, in the 21st century, such barriers should not be a limitation on developing strategic, economic, and science and technology partnerships among nation-states. The paper argues that the Latin American states are keen to have their own satellites because of their significant utility in the socioeconomic sector and this offers an opportunity to India to use cooperation in space technologies as a powerful tool for engagement in Latin America.     

空间调制光谱成像仪相对辐射校正方法研究

空间调制干涉光谱成像仪不同于其他类型光谱成像仪,其得到的是包含地物空间信息和光谱信息的立方体干涉数据。该光谱成像仪由于原理特殊,在轨数据定标方法尚不成熟。文中介绍了一种基于统计思想来计算探测器CCD辐射模型的在轨相对辐射校正方法,并通过对"环境一号"A卫星上测得的实际在轨数据进行相应的处理,来验证该相对辐射校正处理效果。结果表明该方法可以达到修正CCD响应不均匀性、光场不均匀性和减小非线性相位偏移的双重作用,提高复原光谱的精度。     

连续谱数据的函数型主成分回归

对连续谱数据不做离散化处理,而是将光滑后的连续谱作为连续曲线,进行函数型主成分回归分析,以期获得既可降维又能减少信息损失的回归方程.在此建模过程中,还引入连续谱的导数曲线作为协变量,并给出函数型主成分回归系数的bootstrap置信区间.作为实证研究,对玻璃样品的X射线谱和样品中硅元素含量进行回归分析.研究结果表明,基于函数型主成分的回归分析对响应变量具有较强解释能力,同时其回归系数更加符合数据本身的特点,显示出新方法所具有的优越性与实用价值.