1982年, 第2卷, 第3期　刊出日期：1982-07-25

  

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  弹道测定中推广卡尔曼滤波的误差分析

  贾沛璋

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 161-175. https://doi.org/10.12341/jssms09343

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  在弹道测定中,经常采用推广卡尔曼滤波方法进行实时跟踪.我们知道,当观测量的采样间隔较大、观测误差较大时,推广卡尔曼滤波将引进较大的离散化、线性化误差,从而影响滤波精度,对大气外弹道测定,正是这种情形.本文针对大气外弹道测定,具体分析非线性动态方程和非线性量测方程所产生的离散化、线性化误差的影响.由于对大气外弹道测定,如采用椭圆六个轨道根数作状态量,此...
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  多参数同时估计的容许性

  成平

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 176-195. https://doi.org/10.12341/jssms09362

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  令 X_1,…,X_n 是一串独立随机变量,且 X_1～P_(θ_i)θ_i∈(?)_i,(i=1,2,…,n),假设估计θ_i 的损失函数为 L(θ_i,d_i),δ_i(X_i)是仅依赖 X_i,θ_i 的一个容许估计(i=1,2,…,n).现在我们要同时估计(θ_1,…,θ_n)′(?)θ,其损失函数取为 sum from i=1 to n L(θ_i,d_i),那么(δ_i(X_1),…,δ_n(X_n))′是θ的容许估计吗?早在50年代,Stein 就证明了,在 n≥3,X_i～N(θ_i,1),L(θ_i,d_i)=(θ_i-d_i)~2条件下,上述结论不成立.近20余年,很多作者也研究了这个问题,指出 Stein 的现象对许多分布,例如 Poisson 分布,Gama 分布,负二项分布及位置参数估计皆存在.但在什么条件下,(δ,(X_1),…,δ_n(X))′是容许的则很少研究,仅仅有少数特殊情况下的结果(见[3]).本文给出了相当一般的充分条件(定理1.1),利用定理1.1,研究了 L(θ_i,d_i)=λ(θ_i)(g(θ_i)-d_i)~2时,结论成立的充分条件(定理2.1).还给出了多个位置参数,Pitman 估计为容许的充分条件.最后一节给出了五个具体例子,它包括在平方损失下,多个正态密度及分布函数的容许估计;参数自然区间 为有限区间之指数族分布,在平方损失下,同时估计多个均值的线性容许估计;若 X_i～Poisson 分布 P_(2_i),i=1,2,…,n(a_1x_1,…,a_nx_n)′在损失函数sum from i=1 to n (λ_i-d_i)~2,及 sum from i=1 to n(λ_i-d_i)~2/λ_i下,它是容许估计的充要条件.几个离散指数族,在平方损失下,几个均值同时估计容许性的讨论.最后一个例子探讨了 X_i～二项分布 B(m,P_i) 在任意加权平方损失,sum from i=1 to n h(P_i)(P_i-d_i)~2下,((X_1+m~(1/2)/2)/m+m~(1/2),…,(X_n+m~(1/2)/2)/m+m~(1/2))皆是容许的问题.在§1我们还证明了,位置刻度参数分布族估计多个位置参数下,最优同变估计的容许问题,说明不存在 Stein 的现象(定理1.2).
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  多变量定常线性系统的传输零点与结构无静差性质

  王恩平;王朝珠

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 196-206. https://doi.org/10.12341/jssms09340

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  文献[1—4]详细研究了多变量定常线性系统的无静差和结构无静差性质,得到了内模原理的频域形式.为了说明内模原理的实质,本文讨论了无静差和结构无静差系统的传输零点的作用.本文所得结果告诉我们,多变量定常线性系统的无静差或结构无静差性质,是由闭环系统的零点与外部输入信号的极点之间的零极相消来保证的.本文使用与参考文献[1,2]相同的符号与术语.我们先对“结构稳定”的概念给一个确切的定义.如果一个多变量定常线性系统具有某种性质 π,并且在该系统的某个标称参数点 P 处存在某个邻域 U,使得这个系统在邻域
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  竞赛图具有弧泛回路性的一个充分条件

  胡冠章;朱永津;刘振宏

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 207-219. https://doi.org/10.12341/jssms09347

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  关于竞赛图的弧泛迴路性问题,Alspach证明了正则竞赛图具有此性质.朱永津、田丰证明了若竞赛图 T 中任意一个弧(v,v_0)都满足条件 d~+(v_0)+d~-(v)≥p-2,这里 p 为 T 的顶点数,则当 p≥7时,T 中过任一弧存在迴路系列 C_4,C_5,…,C_p.本文提出并证明了若 T 满足以下条件:当 d~+(v)<1/2(p-1)时,在 v 的外邻集 O(v)中有一点 u,d~+(u)≥1/2(p-1);当 d~+(v_1),d~+(v_2)<1/2(p-1)时,有 u_1,u_2∈O(v_1)∪O(v_2),d~+(u_1),d~+(u_2)≥1/2(p-1),且对入次亦满足相应的条件,则当 p≥9和最小次数δ≥4时,过 T 的每一个弧存在迴路系列 c_6,c_7,…,c_p.此充分条件不要求顶点次数的正则性和几乎正则性,对 T 的不正则度 q=(?)|d~+(v)-d~-(v)|一般来说也没有限制.
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  密度的混合偏导数的核估计及其收敛速度

  卢昆亮

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 220-226. https://doi.org/10.12341/jssms09338

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  设 X_1,X_2,…是独立同分布的 m 维随机变量,其共同的概率密度(对 Lebesgue 测度而言)为 f(x),x∈R~m.设 f∈C_(kα),C_(kα)表示 R~m 中一族概率密度,其所有 k 阶混合偏导数存在、连续且绝对值不超过α.设整数 r=r_1+…+r_m,r_1,…,r_m≥0.本文考虑 f 的 r 阶混合偏导数...
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  量测误差为 ARMA 过程的随机逼近

  陈翰馥

  系统科学与数学. 1982, 2(3): 227-239. https://doi.org/10.12341/jssms09341

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  为了求回归方程 h(x)=0的根 x~0,根据对回归函数 h(·)的量测,在 i 时刻对x~0的估计为 x_i,在 i+1时刻对回归函数在 x_i 处进行量测,但量测量 y_(i+1)带有误差ε_i:y_(i+1)=h(x_i)+ε_i,而误差是相关的,构成一个 ARMA 过程:ε_(n+1)+D_1ε_n+…+D_dε_(n-d+1)=ω_(n+1)(x_n,ω)+C_1ω_n(x_(n-1),ω)+…+C_rω_(n-r+1)(x_(n-r),ω),其中 ω_(i+1)(x_i,ω)是一个鞅差序列,熟知的定理讨论的是 d=0,r=0的特例,并要求 ω_(i+1)(x_i,ω)相互独立.本文给出一个随机逼近算法,并给出条件,当 n→∞时,x_n \[ \to \]_{n \to \infty }x~0 a.s..这个结果对d=0,r=0的特例,和熟知的事实相比,不仅在噪声的性质上,而且对 h(·)及E‖ω_(n+1)(x,ω)‖~2的控制函数,y_(i+1)和 x_i 的维数差别等方面都减弱了条件.