基于矩阵感知的毫米波MIMO系统信道估计方法

在使用混合波束形成的毫米波大规模多输入多输出系统中，射频链路少于天线数，信道估计非常具有挑战性。当天线阵列缺陷导致未知相位和增益误差时，压缩感知信道估计器的性能会下降。为提高系统鲁棒性，提出了一种新型的基于矩阵感知的信道估计方案。该方案利用毫米波信道的低秩特性，采用凸函数差框架设计信道估计器。理论分析及仿真结果证明，所提方案不受阵列相位和增益误差的影响，与压缩感知方案比较增强了系统的鲁棒性，可获得比矩阵补全方案更好的估计性能。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal（1986）在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型：线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型

在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。     

回归基本原则， 重视方形系数

方形系数是一个影响船舶航行阻力的重要无纲量主参数。基于水动力研究及常规的船舶设计实践．方形系数应该随着弗洛德数的增大而减小． 图1显示了1971～1990年问的船舶方形系数变化。可以看到．方形系数和弗洛德数均有所增加．而这与常规的船舶设计方法和准则是相矛盾的。     

基于系统广义矩估计分析我国民间金融推动区域经济增长的差异效应

本文首先对民间金融与区域经济增长之间的关系进行理论解释,接着利用笔者收集的我国31个省份2000-2013年的面板数据来建立动态面板数据模型,并运用系统广义矩估计法(SGMM)实证分析了民间金融发展对我国总体以及东、中、西部地区区域经济增长的影响。结果显示当期及滞后一期和二期的民间金融发展对我国总体及东、中、西部地区的当期经济增长形成有正向作用,且这种正向作用在东、中、西部地区之间存在一定差异。     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。     

DFT-S-GMC系统中均匀导频信道估计方法性能分析

针对我国提出的离散傅里叶（DFT）扩频广义多载波（DFT-S-GMC）系统,给出了使用均匀分 布导频的信道估计方 法。该方法首先采用最小二乘算法估计导频音的信道频响,然后内插或外推非导频音的信道 频 响,再利用信道频响DFT过采样特性,数据块特定用户数据子带信道频响可由与之对应的导 频块内子载波处信道频响线性内插获得,并在时间维上线性内插出数据子带处的信道频响。 最后,通过仿真比较分析了高低阶插值、内插外推方法以及导频密度对信道估计方法性能的 影响。     

用于非合作信号噪底估计的改进自回归算法

非合作接收中由于信道或接收机模拟器件的影响可能导致接收信号功率谱存在噪声基底不平坦现象，为便于划定检测门限需要先估计噪声基底再对原始功率谱进行修正。传统的非线性自回归滑动滤波算法采用固定阈值，仅适用于窄带单信号的噪底估计。改进算法通过增加调节系数实现对阈值的动态调节，并根据功率谱特征计算初始阈值和调节系数，提高了原算法的适应范围和工程实用性。仿真结果表明，改进算法对不同种类的信号具有普适性，能解决原算法无法适应的宽带多信号噪底估计。     

一种新的基于压缩感知的毫米波信道估计算法

针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。     

业务性贝塔系数的含义及确定

在我国由于条件的限制,运用收益法对无形资产进行评价时,采用资本资产定价模型确定的股权投资报酬率作为折现率,但其中的β系数的获取还是比较困难的.本文介绍一种应用比较广泛的业务性贝塔系数的计算方法,即通过对所评估企业的业务分类,参照每个业务行业的上市公司的回归性贝塔系数,从而确定该评估公司的业务性贝塔系数.     

对外贸易影响我国资本形成的效应与地区差异——基于系统广义矩估计的动态面板数据分析

文章依据我国30个省、自治区和直辖市(西藏除外)1985～2006年的数据,采用动态面板数据模型以及Blundell和Bond(1998)提出的系统广叉矩估计法,把对外贸易对我国总体以及东、中、西部地区资本形成的效应进行了实证分析.其结果显示当期和滞后1期的进出口贸易对我国总体及东、中、西部地区的当期资本形成有正或负效应,且这种正负效应在东、中、西部地区之间存在明显的地区差异.还分析了产生这一结果的原因并提出措施发挥对外贸易对我国资本形成的正效应,尽量缩小正效应在不同地区的差异.     

关于一类新的解析函数的讨论

引入了解析函数类Knλ（α）,利用复分析中的一些方法,讨论了这类函数的系数估计。     

广义回归神经网络的金融预测模型研究

本文针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题,提出了一种基于广义回归神经网络方法的金融预测模型,该网络运用于汇率模拟与预测,以演示训练样本的构建、原始数据预处理、神经网络的创建训练和检测结果的评价整个过程.通过详细的仿真实验以及与BP神经网络的比较可得出以下结论:该方法不仅运算速度较快,且逼近性能及预测性能明显都优于传统BP神经网络.     

基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计

鉴于超宽带（UWB）信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足,研究了 基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条 件和字典中最优原子选择方式的不同,设置迭代终止阈值和阶段转换阈值,通过可变步长的 增大逐步逼近稀疏度,实现精确重建。仿真结果表明,相同条件下,基于此思想经过改进算 法可有效用于解决实际UWB信道估计,较改进前算法估计性能相当,是一种具有应用价值的 盲稀疏度重构方法。     

基于R软件的logistic回归模型建模

Logistic回归模型是研究因变量为二分类观察结果与影响因素（自变量）之间关系的重要多变量分析方法模型,但它的计算依赖于统计软件。通过具体实例对自由优秀R软件在处理分析Logistic回归模型作出简要分析。     

基于广义回归神经网络的经济预测模型研究

本文利用广义回归神经网络的自学习、自适应和非线性的特点,建立了经济系统的评价指标体系,将经济变量数据归一化处理,然后送入广义回归神经网络(GRNN)中训练,得出相应参数,再对相关经济变量进行预测,经过检验得出了令人满意的结果。     

基于权系数的冷链物流系统规划研究

为了进一步解决冷链物流系统规划时,选择规划方案,本文针对冷链物流系统规划的主要因素,综合客观赋值法,建立冷链物流系统规划模型,采用权系数法对冷链物流系统规划方案进行综合评价,从而选定优化方案。     

关于中国民生银行β系数的实证研究

β系数是一个由夏普提出的风险衡量指标。本文通过运用CAPM模型和OLS回归计算民生银行β系数并对其作异方差、自相关和单位根检验,最终得出民生银行收益率对整体股票大盘波动的敏感性。     

单项资产β系数的简单线性回归分析

单项资产的β系数表示某个资产的收益率与市场组合之间的相关性，即反映了相对于市场组合的平均风险而言单项资产系统风险的大小。本文对伊泰B股收益率与整个上证股市收益率进行简单的线性回归，分析伊泰B股收益率与上证股市收益率的相关性，进而可以看出伊泰B股对上证股市市场风险的贡献程度。