针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该...针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。展开更多
为提高水文模型参数识别的可靠性,融合自回归模型与马尔可夫链-蒙特卡洛方法(auto regressive model based modified Markov Chain-Monte Carlo,AR-MCMC),利用自回归模型刻画残差序列的自相关性,修正MCMC方法中的残差协方差矩阵。通过...为提高水文模型参数识别的可靠性,融合自回归模型与马尔可夫链-蒙特卡洛方法(auto regressive model based modified Markov Chain-Monte Carlo,AR-MCMC),利用自回归模型刻画残差序列的自相关性,修正MCMC方法中的残差协方差矩阵。通过新疆提孜那甫河流域融雪径流模型(SRM)的案例分析发现:融雪径流模拟的残差序列具有显著的自相关性;修正残差协方差矩阵后,边缘似然值更大;综合考虑多项评价指标,AR-MCMC方法在识别期与验证期推求的预测区间均优于MCMC方法;对比2种方法在识别期与验证期的纳什系数,采用AR-MCMC方法依次为0.86、0.89,而采用MCMC方法依次为0.84、0.87,即AR-MCMC方法获取的模型拟合效果更好。分析结果表明,相对于传统的MCMC方法,AR-MCMC方法能够更好地对研究区融雪径流过程进行模拟预测。展开更多
弹道导弹在再入过程中为了提高自身突防能力往往伴随着分导现象。由于分导弹头数目未知,距离目标近且再入速度非常相近,使其以团状形态运动,在未知导弹任何先验信息前提下如何对分导弹头进行快速关联已成为亟待解决的难题。该文提出了...弹道导弹在再入过程中为了提高自身突防能力往往伴随着分导现象。由于分导弹头数目未知,距离目标近且再入速度非常相近,使其以团状形态运动,在未知导弹任何先验信息前提下如何对分导弹头进行快速关联已成为亟待解决的难题。该文提出了一种改进的实时滑窗马尔可夫链-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)次优数据关联算法,它应用蒙特卡洛采样方法对监控区域的测量集合进行组合优化,获得最大的后验概率密度进而逼近马氏链的平稳分布。该算法结合弹头分导实际情况,重新分配关联假设权值并优化了继承性,极大地减小了关联时间。仿真结果表明该算法与经典的多假设算法相比,关联概率随着目标密集程度增加而显著提高,并且计算量远小于多假设算法。展开更多
针对现有 Va R计算中主流方法的缺陷 ,创新性地提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟的 Va R计算方法 ,以克服传统 Monte Carlo模拟的高维、静态性缺陷 ,提高估算精度 .通过对美元国债的实证分析和计...针对现有 Va R计算中主流方法的缺陷 ,创新性地提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟的 Va R计算方法 ,以克服传统 Monte Carlo模拟的高维、静态性缺陷 ,提高估算精度 .通过对美元国债的实证分析和计算 ,验证了 MCMC方法的优越性 .展开更多
文摘针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。
文摘为提高水文模型参数识别的可靠性,融合自回归模型与马尔可夫链-蒙特卡洛方法(auto regressive model based modified Markov Chain-Monte Carlo,AR-MCMC),利用自回归模型刻画残差序列的自相关性,修正MCMC方法中的残差协方差矩阵。通过新疆提孜那甫河流域融雪径流模型(SRM)的案例分析发现:融雪径流模拟的残差序列具有显著的自相关性;修正残差协方差矩阵后,边缘似然值更大;综合考虑多项评价指标,AR-MCMC方法在识别期与验证期推求的预测区间均优于MCMC方法;对比2种方法在识别期与验证期的纳什系数,采用AR-MCMC方法依次为0.86、0.89,而采用MCMC方法依次为0.84、0.87,即AR-MCMC方法获取的模型拟合效果更好。分析结果表明,相对于传统的MCMC方法,AR-MCMC方法能够更好地对研究区融雪径流过程进行模拟预测。
文摘弹道导弹在再入过程中为了提高自身突防能力往往伴随着分导现象。由于分导弹头数目未知,距离目标近且再入速度非常相近,使其以团状形态运动,在未知导弹任何先验信息前提下如何对分导弹头进行快速关联已成为亟待解决的难题。该文提出了一种改进的实时滑窗马尔可夫链-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)次优数据关联算法,它应用蒙特卡洛采样方法对监控区域的测量集合进行组合优化,获得最大的后验概率密度进而逼近马氏链的平稳分布。该算法结合弹头分导实际情况,重新分配关联假设权值并优化了继承性,极大地减小了关联时间。仿真结果表明该算法与经典的多假设算法相比,关联概率随着目标密集程度增加而显著提高,并且计算量远小于多假设算法。
文摘针对现有 Va R计算中主流方法的缺陷 ,创新性地提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟的 Va R计算方法 ,以克服传统 Monte Carlo模拟的高维、静态性缺陷 ,提高估算精度 .通过对美元国债的实证分析和计算 ,验证了 MCMC方法的优越性 .
