THIRD-ORDER ASYMPTOTIC PROPERTIES OF ESTIMATORS IN GAUSSIAN ARMA PROCESSES WITH UNKNOWN MEAN

Abstract. This paper deals with the third-order asymptotic theory for Gaussian autoregressive moving-average (ARMA) processes with unknown mean μ. We are interested in the estimation of ρ = ( α₁…, α_p, β₁…, β_q ), where α ₁…, α_ρ and β ₁…, β_q are the coefficients of the autoregressive part and the moving-average part, respectively. First, we investigate the third-order asymptotic optimality of the bias adjusted maximum likelihood estimator (MLE) of ρ in the presence of the nuisance parameters μ and ² (innovation variance). Next, for a Gaussian AR(1μ μ, ²), we propose a mean corrected estimator α_c1c2 of the autoregressive coefficient. We make a comparison between the bias adjusted estimator α_c1c2* and the bias adjusted MLE, in terms of their probabilities of concentration around the true value, or equivalently, in terms of their mean squared errors. Finally some numerical studies are provided in order to verify the third-order asymptotic theory.     

北京市雨水收集利用蓄水池容积计算与分析

基于北京市1984—2013年的日降雨资料,以北京林业大学林业楼及其周边绿地为研究区,设置3种用水情景(冲厕、绿地灌溉及冲厕+绿地灌溉),采用连续模拟法,分别绘制3种用水情景下雨水收集利用工程的雨水截留率、自来水替代率、供水保证率以及效益费用比变化曲线,并通过综合分析这些曲线的变化特征确定雨水蓄水池最佳设计容积(60~82 m3)。同时采用设计暴雨法计算1~5年不同重现期的蓄水池设计容积(77~248 m3)。结果表明,连续模拟法计算过程相对复杂,但可用于综合衡量雨水收集利用工程的雨洪管理效益,以及缓解水资源短缺效益、供水可靠性及经济可行性分析。     

探讨概率应用的几个典型问题

概率应用遍及自然科学和社会生活之中,科学的概率不仅应当服务于科学,更重要的是能够服务于概率应用。这里通过解决典型问题,剖析概率研究方法的特殊性,探讨概率应用的一般方法。     

一种基于混合高斯模型的多目标进化算法

目前,大多数多目标进化算法采用为单目标优化所设计的重组算子.通过证明或实验分析了几个典型的单目标优化重组算子并不适合某些多目标优化问题.提出了基于分解技术和混合高斯模型的多目标优化算法（multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and mixture Gaussian models,简称MOEA/D-MG）.该算法首先采用一个改进的混合高斯模型对群体建模并采样产生新个体,然后利用一个贪婪策略来更新群体.针对具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题的测试结果表明,对给定的大多数测试题,该算法具有良好的效果.     

无线移动网络节点发包概率的演化博弈模型

针对大规模无线移动网络中节点对信道资源的群体性随机博弈问题,在载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)的机制下,建立一种节点发包概率的演化博弈模型。考虑节点成功发送数据包的收益、监听、退避和冲突等成本因素,给出并证明该模型的演化稳定策略(ESS),推导节点发包概率演化的复制动态方程。数值仿真结果表明,该模型能提供更强的ESS,保证在多个移动节点干扰时演化稳定点的鲁棒性。     

基于最小巡游概率的网络空洞平衡唤醒算法

在网络移动Agent(MA)模式下环形路由设计中,由于网络数据包传输冲突产生空洞,需要设计空洞平衡唤醒算法,以平衡网络能量,延长网络寿命。传统方法采用自适应学习粒子群算法,构建C/S模式下的空洞平衡唤醒算法,由于网络能耗不均衡也将容易使网络产生信息空洞的孤岛节点,性能不好。提出一种基于最小巡游概率的移动Agent的能量平衡环形路由信息空洞唤醒算法,建立最小跳数链路与梯度环,提供MA休眠和唤醒所需能量,进行MA迁移与数据回传,进行最小跳数链路路由算法设计,构建最小巡游概率判别准则与整体网络拓扑结构,实现网络信息空洞平衡唤醒算法的改进。仿真结果表明,该算法能数据包跳数构建网络拓扑,有效抑制了数据包在同一梯度内重传现象,通过最小概率巡游,有效减少因节点死亡而产生网络空洞的概率,有效克服网络能耗不均衡也产生信息空洞的孤岛节点,sink节点会相继收到由内环到外环各层MA所回传的融合数据,有效延长网络使用寿命,提高系统稳定性。     

802.11 DCF协议引入信道预约机制的必要性分析

论文对802.11 DCF协议引入信道预约机制的必要性问题进行了探讨.通过分析信道预约机制与隐藏/暴露终端问题之间的关系,提出一种比较隐藏终端和暴露终端出现概率大小的等效方法,并给出了相应的数值估算结果.理论分析结果验证了802.11 DCF协议引入信道预约机制的有效性.     

无线传感器网络中移动目标跟踪的预测模型

动态目标的实时监测是无线传感器网络覆盖的必备技术和发展趋势,针对由于目标运动带来的网络动态拓扑变化和耗能高等问题,提出了一个预测模型。该模型通过综合分析目标在当前时刻前的信息如移动速度、移动方向的基础上,基于二维高斯分布,预测目标未来可能出现的区域,从而激活相应的传感器,减轻无线传感器网络的工作压力。并且设计相应的通讯协议,以保证基站与传感器节点之间数据稳定、实时的传输。基于仿真实验表明了该方法的有效性和可行性。     

Conditional probability Markov chain simulation based reliability analysis method for nonnormal variables

Based on fast Markov chain simulation for generating the samples distributed in failure region and saddlepoint approximation(SA) technique,an efficient reliability analysis method is presented to evaluate the small failure probability of non-linear limit state function(LSF) with non-normal variables.In the presented method,the failure probability of the non-linear LSF is transformed into a product of the failure probability of the introduced linear LSF and a feature ratio factor.The introduced linear LSF wh...     

基于Blowfish和MD5的混合加密方案*

针对Blowfish算法在实际应用中存在的等价密钥、重复初始化等问题,提出Blowfish与MD5算法相结合,将MD5算法的生成值作为密钥的一部分对Blowfish算法进行初始化,使用概率统计方法证明该方案弥补了Blowfish算法的实际应用缺陷。计算结果表明,混合加密方案具有更高的安全性、更快的速度。