加权整体最小二乘EIO模型与算法

构造了加权整体最小二乘EIO（errors-in-observations）模型，只改正独立观测值，观测值协因数阵最简洁，可克服EIV模型缺陷。基于EIO模型推导了参数估计和协因数阵精确迭代算法，实例结果正确，计算效率高。     

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

顾及电离层延迟的BDS-3四频长基线定位算法

针对长基线定位中电离层延迟对定位精度造成的影响,本文提出了一种基于BDS-3四频信号(B1C/B1I/B2a/B3I)的四频消电离层(IF)组合方法,采用消电离层组合观测值消除电离层延迟误差,联合模糊度改正后的超宽巷或宽巷组合观测值构建定位方程,从而实现原始窄巷模糊度和基线位置坐标的解算。试验采用BDS-3四频数据对四频IF组合方法和基于GB-FCAR模型的电离层延迟参数估计方法的定位精度进行对比分析。结果表明,在对长度超过500 km的长基线进行定位解算时,四频IF组合方法可以实现电离层延迟误差消除。与电离层延迟参数估计方法相比,四频IF组合方法水平和垂直方向的定位精度均达分米级,提升幅度分别达35%和40%以上,定位精度显著提高,其相对定位精度可达1×10^-9 m,满足长基线相对定位的要求。     

一元P-范分布参数估计的改进方法

当观测误差服从P范分布时,本文从P范分布的概率密度函数和统计性质出发,利用绝对矩得到了参数p和方差的合理选择公式,给出了一种P范分布的参数的估计方法,可以使误差分布更加接近真实分布.将得到的参数估值作为应用极大似然估计法进行迭代时的初值,从而减少了运算时间,提高了运算效率.同时,将模型展开为泰勒级数,取至二次项,从而使...     

利用改进非参数估计法的DEM误差置信区间估计

为了降低误差母体分布的非正态性和较少采样数对DEM误差方差置信区间估计精度的影响,发展了改进的非参数估计法（M-NPM）。以机载激光扫描仪获取的6个不同区域的DEM数据为研究对象,基于交叉验证法分别获取了三组近似正态分布和三组非正态分布的DEM误差数据,并将其作为试验母体。从母体中随机采样,基于M-NPM获取方差置信度为95%的置信区间,借助母体进行精度验证,并与NPM结果比较。结果分析表明,当采样数小于40时,两种方法的模拟结果精度均受误差母体分布的影响,但M-NPM受影响的程度小于NPM;相比误差母体正态分布,当误差母体非正态分布时,M-NPM的估计精度明显优于NPM;无论误差母体服从何种分布,采样总量为多少,M-NPM的精度始终高于NPM,但M-NPM较高的精度是以较宽的置信区间为代价的。     

系统辨识(4)：辅助模型辨识思想与方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法.     

成都地面风速年极值的4种分布函数拟合结果的比较

分别用Webukk分布，Gumbel分布，Pearson Ⅲ分布和对数正态分布拟合成都1993－1997年间地面风速年极大值的渐近分布，其结果表明Gumbel分布和对数正态分布拟合效果最好。     

成都地面气温与风速年极大值的渐近分布及参数估计

利用１９３３～１９９２年期间成都地面最高气温和地面最大风速年极值的记录，通过统计推断，找出了成都地面最高气温年极值和地面最大风速年极值遵循的渐近分布——Ｗｅｉｂｕｌ分布和Ｇｕｍｂｅｌ分布，并讨论了它们的参数估计方法。     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。