基于参数模型的利率期限结构估计的实证

为了获得我国利率期限结构估计的可靠模型,对已有的经典模型进行实证检验.选用1997年6月至2004年10月上证所国债市场的月度数据,对利率期限结构估计参数模型中的Nelson-Siegel模型(NS模型)和Svensson模型(SV模型)进行了似然比检验、样本内和样本外的分组拟合优度检验.检验结果表明,NS模型比SV模型更适合于上证所的利率期限结构估计;上证所利率期限结构在1～10a期限期间尤其是5～7a期限期间能够获得可靠的估计;在0～1a和10～20a期限期间估计的可靠性不高.     

速度梯度模型的高速公路交通流状态估计方法

为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度和阻塞传播速度两参数较为敏感,需在线估计.然后分别给出了速度梯度模型与扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波相结合的高速公路交通流状态估计方法,并应用实测数据对两类交通流状态估计方法的性能进行了评估.结果发现:两类交通状态估计的精度均可达85%左右,无迹卡尔曼滤波算法精度略好于扩展卡尔曼滤波,但计算时耗大.基于速度梯度模型的交通流状态估计方法能有效估计和跟踪交通流状态的变化,且相较于同类方法,所需标定的模型参数更少.     

基于Black-Karasinski模型的我国债券市场利率期限结构研究

随着利率市场化的推进,与利率挂钩的金融资产的利率风险愈发凸显.为了控制利率风险,对利率衍生品的定价所依赖的利率期限结构的研究显得越来越重要.本文在使用多项式线条法得到即时利率期限结构的基础之上,利用三叉树模拟技术构建并校准了我国银行间债券市场Black-Karasinski利率模型,目前国内还没有利用此模型校准我国利率期限结构的研究.结果显示:利率的均值回复性好,但波动性较小,模型的动态性能较差,这可能与我国债券市场的利率结构受央行存贷款基准利率变化影响有关.     

基于交通流混合模型的高速公路状态估计

针对单一的高速公路交通流模型在时变复杂道路情况下经常无法取得满意状态估计效果的问题,通过引入适应性权重参数,描述不同交通状况下高速公路一阶模型和高阶模型对实际交通状况的近似程度和适用性,提出数据驱动的高速公路一阶/二阶线性交通流混合模型.结合扩展Kalman滤波(EKF)原理,构建新的高速公路状态估计器,通过对交通状态和权重参数进行联合估计,得到不同路况条件下权重参数的变化情况.数值模拟实验结果验证了新的交通流混合模型及估计器的适应性和有效性.     

基于UKF方法的锂离子电池荷电状态估计研究

选用二阶RC回路的电池模型,以单体的磷酸铁锂动力电池为研究对象,通过充电/放电电流脉冲实验获得电池模型中的各个参数变化范围,研究其荷电状态(SOC)的估算方法.根据电池模型的状态方程和输出方程,运用MATLAB软件,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法来估算锂离子电池的SOC,并将其估算结果与扩展卡尔曼滤波(EKF)方法的估算结果进行比较.实验结果表明UKF方法能够更精确地估计出动力电池的SOC.     

扩展卡尔曼滤波估计载波参数的算法研究

提出了一种在接收信号幅度未知的情况下进行载波参数估计的扩展卡尔曼滤波算法,该算法把信号幅度及伪码自相关的乘积作为一个独立变量和载波相位、频率一起组成状态向量进行扩展卡尔曼滤波。理论分析表明该算法本质上是具有可变增益的幅度锁定环和相位锁定环的联合估计,并给出了稳态时环路闭环传输函数和等效噪声带宽的解析表达式。仿真结果表明该算法在高低信噪比下,均具有较高的估计精度和较快的收敛速度。     

基于样条函数的国债利率期限结构模型研究

结合多项式样条函数和指数样条函数的特点。挑选出在短、中、中长期能最好反映我国国债价格的样条函数，并进一步构造出我国国债的利率期限结构。通过实证分析，所得到的利率期限结构能较好地反映国债价格。     

基于扩展Kalman滤波的汽车行驶状态估计

介绍了一种应用扩展Kalman滤波技术估计车辆行驶状态的控制算法。该算法以非线性三自由度车辆模型为基础,对汽车在行驶过程中的横摆角速度、纵向车速和质心侧偏角分别进行了估计。为验证该算法的准确度,将估计获得的状态值与实车场地实验测得的数据进行了比较。比较结果说明,应用扩展Kalman滤波算法能够较为准确地估计出车辆的横摆角速度、纵向车速和质心侧偏角。     

基于扩展卡尔曼滤波的超声波渡越时间估计

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的、适用于双回波重叠情况的超声波渡越时间估计方法。利用现有的单回波包络的经验模型,推导出了对应于双重叠回波包络的理论模型,并利用扩展卡尔曼滤波对其进行参数估计,以达到精确估计渡越时间的目的。由于两个回波的时间差和相位差对回波包络形状影响较大,因此对不同时间差和相位差条件均进行了仿真实验。实验结果表明:本方法能够准确地估计两个回波的渡越时间,并具有较高的抑制噪声能力。     

Vasicek模型下的分数布朗运动模型的欧式期权定价

在Vasicek模型下,利用Δ-对冲和资产价格服从分数布朗运动（FBM）的逼近过程的方法,获得了欧式期权定价模型,并得到了其解析式,改进了经典的Black-Scholes公式。     

UKF滤波器在非线性组合信号系统中的应用研究

在实际的非线性组合信号系统中,通常用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法对非线性系统进行线性化,然后进行卡尔曼滤波.如果在非线性组合信号系统中,用UKF方法直接使用非线性模型,可避免引入线性化误差,这样可以提高滤波精度和计算效率.以车载GPS/DR组合导航定位系统为例,将UKF与EKF方法进行了仿真比较,结果表明,UKF的位置滤波精度要高于EKF.     

B-样条法构建利率期限结构的实证研究

根据B-样条法构建利率期限结构的原理,推导利率期限结构的估计误差公式,并建立以期限结构的估计误差为指标的参数优化方法;最后运用优化后的B-样条法构造了上交所国债数据隐含的利率期限结构,并对误差分布进行实证检验.结果表明,按估计误差优化后的B-样条法可有效估计上交所国债隐含的利率期限结构及变动状况.     

基于LuGre模型的气缸摩擦力特性研究

为满足高精度电-气比例/伺服控制系统设计时基于模型的摩擦力补偿需要,基于LuGre模型建立气缸的动态摩擦模型.搭建了一个新型的气缸摩擦力测试台,通过测量活塞匀速运动时摩擦力与活塞速度的关系辨识了模型中的静态参数;针对在时域估计模型动态参数存在诸多困难,提出将活塞的运动方程在平衡点附近线性化,通过测量活塞位移和驱动力之间的频率响应函数来间接估计动态参数值.测试了气缸在不同腔内压力下的摩擦力特性,结果表明：库伦摩擦力、最大静摩擦力和黏性摩擦系数与压力近似成线性关系,而Stribeck速度和模型动态参数基本不受气缸两腔压力变化影响.正弦变化力激励下的活塞位移计算曲线和实验结果对比表明,参数估计准确,该模型能很好的描述气缸的摩擦力特性.     

Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正

根据LS估计理论,对Cobb-ouglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析．通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型．新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质．实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型．     

伪距、伪距率、航向角观测模型的AHRS/GPS QEKF算法

以微小型航姿参考系统/GPS紧耦合导航系统为研究对象,建立了基于伪距、伪距率、航向角的组合观测数学模型.针对微惯性传感器漂移过大的缺点,引入二阶EKF(QEKF) 方法,代替传统的EKF算法.根据Taylor展开原理,通过对Hessian矩阵的求解,补偿系统观测方程线性化的二阶截断误差.仿真表明,QEKF所建模型符合实际导航系统要求,可使姿态角、位置误差均方差分别控制在90 s和3 m以内,优于相同条件下标准EKF所解算的导航参数.     

基于MDS-MAP和非线性滤波的WSN定位算法

为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波（EKF）求精算法和不敏卡尔曼滤波（UKF）求精算法,对MDS-MAP求得的节点坐标进行求精.对MDS-MAP定位算法、MDS-MAP和EKF相结合的定位算法（MDS-EKF）、MDS-MAP和UKF相结合的定位算法（MDS-UKF）的定位精度进行比较.实验结果表明：EKF和UKF等非线性滤波方法的应用可以提高定位精度,在相同条件下MDS-UKF定位算法的定位精度更高并且其生成的网络拓扑图最接近于实际网络拓扑图.