AR（P）参数估计协方差方法与其改进型方法的对比研究

定性分析协方差方法及其改进型在ＡＲ（Ｐ）参数估计中的应用，提供了一种估计参数的计算机上机流程图，比较了协方差方法及其改进型谱估计结果。     

连云港南部近岸冲淤变化分析

选取连云港南部近岸带南北不同岸滩4个典型断面的样品点进行主成分分析，得出研究区控制泥沙交换和冲淤变化的主要动力因素为潮流作用和潮流波浪混合作用，据此，尝试建立冲淤变化的协方差数学模型，经过对计算结果显著性分析和实证检验得出研究区域的冲淤趋势为、整体冲淤平衡，局部略有冲刷”，从北到南，依次出现淤积平衡，冲淤平衡，冲刷平衡三种较为稳定的自然冲淤环境。     

协方差阵二次型容许估计的一个必要条件

研究协方差阵Σ的二次型容许估计问题。设 y1,y2 ,… ,yniid,n≥ 2 ,y1与 p维正态分布N (β,Σ )有相同的前四阶矩。其中β =(β1,β2 ,… ,βp)′∈ Rp与Σ =(σij) p× p >0均未知。记 y =△ (y1,y2 ,… ,yn)′。在二次损失 L (d ,Σ ) =tr(d -Σ) 2下给出Σ的二次型估计 a S2 + nby-y-′是容许估计的必要条件为 :(n - 1) a + b + 2 max(a,b)≤ 1。此必要条件比张立振等协方差阵的二次型容许估计中的必要条件有了明显的加强     

抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

极化分析研究及其在波场分离中的应用

不同的波在空间的质点运动轨迹和极化方向是不同的，利用三分量或二分量记录，在特定的以ｔ０为中心，长为Ｎ△ｔ的滑动时窗中计算出描述波的质点运动轨迹和极化方向的特征参数。利用这些参数可以设计出合适的极化滤波函数，保留那些满足特定要求的质点运动，而衰减那些不满足设计要求的质点运动，利用某些算子可以把弹性波分解成Ｐ波和ＳＶ波，而且衰减面波；利用另外一些算子可以把Ｐ波和ＳＶ波衰减而使面波增强。这些算子甚至可以在嗓音和信号具有相同频率的情况下，成功地提高信嗓比。     

相关观测误差污染模型

本文以双因子方差一协方差膨胀模型为基础，较详细地讨论了大地测量中可能出现的相关观测误差污染模型。将异常污染误差统分为附加异常误差和整体膨胀误差。进一步再细分为独立误差污染、相关误差污染及整体误差污染三类情形。在方差-协方差传播定律的基础上，将受污染后的观测方差-协方差转换成双因子方差膨胀模型，给出了各类污染模型昕对应的方差-协方差膨胀因子。分析了各类污染模型在实际应用中可能存在的问题。     

地图数字化位置误差的协方差函数

针对数字化地图的精度 ,利用平稳随机过程的理论来估计位置数据的不确定性 ,提出了一套计算方法 ,主要内容包括运用平稳随机过程的各态历经性 ,对任意点坐标的X、Y按距离拟合求定其协方差 ,其特点是应用了统计估计原理 ,使得到的结果更为合理和简便。     

基于方差递推法的Kalman滤波在钟差预报中的应用

卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。     

变分同化框架通过背景误差协方差构建动力平衡约束的研究进展

通过背景误差协方差构建动力平衡约束是变分同化框架设计的重要环节。它不仅帮助实现变量间的协同分析,提高观测使用效率,还能改善变分极小化问题的性状。本文在系统梳理通过背景误差协方差引入动力平衡约束的方式、流程的基础上,对求解目前全球和有限区域变分同化系统普遍采用的准地转平衡和静力平衡约束的共性问题和存在的不足作了归纳总结。分析了求解准地转平衡约束的三类方案:动力平衡方程方案、统计方案和动力-统计相结合方案的优缺点。对照比较了不同垂直离散方案下求解静力平衡约束时遇到的欠定问题的表现以及解决途径。最后,展望了基于背景误差协方差构建动力平衡约束在赤道等特殊地区、高分辨率同化系统、以及集合-变分混合同化系统发展中面临的挑战和机遇。     

空间碎片轨道协方差传播及其动态校正

轨道误差传播研究在空间碰撞风险分析、任务规划等空间态势感知领域具有重要作用。轨道误差常用误差协方差矩阵表达,其传播方式主要有线性传播模型与非线性传播模型两种。线性传播模型通过状态转移矩阵外推初始协方差矩阵,计算快速,但因将高度非线性化的轨道动力学问题线性化描述,导致传播精度随时间快速降低。非线性传播模型精度高但计算慢,难以进行大规模碎片群的轨道误差传播。在轨道误差传播特性分析的基础上,提出了一种获得较为真实的空间碎片轨道预报误差的方法,分3步进行:初始协方差矩阵的构建、初始轨道协方差线性传播以及基于实测数据对轨道预报协方差的动态校正。经大量案例统计分析,结果表明,校正后的轨道预报协方差,相较于线性传播结果,精度提高了60%以上,可服务于空间碰撞风险分析等高精度空间任务。