Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.

利用MATLAB仿真了基于双基地MIMO雷达利用Capon算法实现目标二维方位角联合估计，对DOA估计有一定的帮助

针对控制方向未知的、存在周期性非参数不确定型的一类非线性系统, 给出零误差跟踪的重复控制方法. 引入Nussbaum函数设计自适应重复控制器, 参数估计修正律采用完全饱和形式, 将参数估计囿于预先给定的范围内. 分析表明, 闭环系统中所有信号本身有界, 且跟踪误差本身趋于零. 数值仿真结果验证了算法的有效性.

针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题,运用势博弈理论将节点的平均寿命、节点最短寿命、网络的连通性以及覆盖性应用到效益函数的设计中,建立一种基于序数势博弈的能耗均衡的拓扑控制模型,以证明博弈模型是序数势博弈.基于该势博弈模型,提出一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法.该算法根据节点平均寿命调整自身的功率,帮助最短寿命节点降低功率,延长整个网络的生存时间.仿真实验及对比分析表明,所提出的算法相比于其他基于博弈论的拓扑控制算法,能够改善网络能量的均衡性,提高网络能量效率,保证网络拓扑的健壮性,增强网络拓扑的自适应性.

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通过曲线拟合方法从风速时程估计湍流积分长度尺度。

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法。该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的目标点是图像的边缘点。事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果。实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性。

1．完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写， 并写出相应程序语句的文字说明； 2．选取 h1=0.25, 1.0, 4.0，分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况，说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。

三、相关系数的极大似然估计 极大似然估计有一个重要性质：设 的极 大似然估计是 ，而且变换 是一一 对应的，则 的极大似然估计就是 。 利用这一性质就可得到以下各相关系数的极大 似然估计。这里均假定 。

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet预训练模型