单位权方差的岭估计和压缩估计

本文提出了求单位权方差的有偏估计方法─岭估计和压缩估计，证明了在一定条件下，岭估计和压缩估计的均方误差要小于最小二乘估计的约方误差，提出了求岭参数和压缩系数的方法。     

Gauss-Markov模型参数的岭型广义逆估计及其优良性

本文继续文献 [10 ]的工作 ,进一步讨论了测量平差 Gauss- Markov模型参数岭型广义逆估计的若干性质 ,如允许性、优效性、相对效率、抗干扰性等等 ,得到了许多重要结论。计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善 L S估计     

随机效应线性模型中随机回归系数的泛岭估计类

本文提出了随机效应线性模型中随机回归系数的一个线性有偏估计类（称为泛岭估计类）；通过偏参数的不同选择，构造了许多很有意义的线性有偏估计；并讨论了泛岭估计的优良性和可容许性，获得了若干深入的结果。     

分布式自主定轨的岭型EKF算法

针对分布式自主定轨模式,在分析病态性问题产生原因的基础上,将岭估计与EKF算法相结合,提出了岭型EKF算法,并给出了岭参数的具体确定方法。利用STK仿真Walker24/3/1星座并进行分布式自主定轨,结果表明岭型EKF算法是有效的。     

Gauss-Markov模型的岭型GM估计

针对目前文献中提出的各种抗差有偏估计没有对设计空间的粗差进行控制的问题,将岭估计与GM估计结合起来提出了一种新的抗差有偏估计--岭型GM估计,理论分析和计算结果均表明岭型GM估计不仅能消除法矩阵病态性的不良影响,而且能同时具有观测空间和设计空间的抗差性,是一种性能良好的估计.     

基于方差膨胀模型的粗差探测Bayes方法

基于方差膨胀模型提出并建立了用观测信息的同时利用先验信息判断粗差的Bayes方法.首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法;然后针对测量平差实际,考虑未知参数的两种先验信息分别给出了非等权独立观测条件下基于该模型的后验概率的计算公式;最后对模拟算例进行了计算和分析.试验结果表明,用给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的.     

智能优化方法与粒子滤波技术融合的分析与展望

智能优化算法通过模拟自然生态系统机制以解决复杂优化问题,粒子滤波成为解决非线性及非高斯动态系统最优估计问题的研究热点。若将多种优化算法结合使用,设计更好的滤波器参数寻优步骤,将会极大改善现有非线性滤波的估计性能。介绍了几种智能计算方法和粒子滤波方法,在此基础上,对智能优化方法与粒子滤波技术的融合进行了分析和讨论,并加以总结和展望。     

AR序列异常值探测的Bayes方法在卫星钟差预报中的应用

AR模型中若含有异常值,会使传统的建模、估计及检验方法陷人困境,从而不能准确地预测和控制。本文在无信息先验条件下,结合观测信息,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率,提出了无信息先验下自回归模型中异常值探测的Bayes方法并对异常值进行了估算。该方法能将异常值准确地探测和估算出来,借此修正模型,可提高预测的准确性。最后,做了钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的情况,验证了该方法的有效性。     

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抗差部分岭估计及其在GPS快速定位中的应用

针对GPS快速定位中观测资料含有粗差且因观测信息不足造成设计阵“部分病态”的实际情况,对现有的抗差有偏估计进行改进,提出了一种新的抗差有偏估计——抗差部分岭估计,并讨论了抗差部分岭估计中“部分岭参数”的选择方法。计算结果显示,新估计与现有的抗差有偏估计相比,具有精度高、速度快、稳定性好的特点。