基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

光纤陀螺随机漂移的ARMA模型

分析了传统时间序列分析法建立ARMA模型的不足,提出了一种利用模型阶数判断准则和长自回归法建模的新方法。对数据进行了预处理和模型识别,比较了不同模型阶数判断准则的特点,研究了用长自回归法估计模型参数的步骤和方法。最后对光纤陀螺随机漂移进行了建模实验,通过对模型残差的白噪声检验,证实了使用新方法建立的ARMA模型具有很好的适用性。     

基于测试数据时间序列的导弹故障预测

提出基于导弹测试数据的时间序列预测方法。以实际测试数据为例,建立了导弹故障预测模型。在对原数据序列分析基础上进行了趋势拟合,并进行了残差序列的识别及模型拟合,应用经过模型检验和参数检验后得到的组合模型进行参数预测,证明了不论是点预测还是区间预测,都能有效地提高导弹故障预测准确性。     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点，本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

一种基于残差的自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法,其基本思想是通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重.本算法无须机动检测,从理论上避免了延迟.通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性.     

基于小波变换的外测设备动态精度评估方法

为了解决传统的变量差分法或最小二乘拟合残差方法评估外测设备动态精度引入模型误差问题,提出了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法.对残差序列的小波基函数选择及系统误差和随机误差分离技术进行了理论分析,并应用某设备的残差序列数据实验验证,取得了基于小波变换和变量差分方法的残差信号系统误差与随机误差以及设备精度指标.结果表明:基于小波变换评估外测设备动态精度无模型误差,计算的设备精度指标符合设备测量特性,基于变量差分的评估方法将模型误差引入到设备综合误差上,导致设备误差变大,影响精度评定的准确性.通过对比分析,更加证明了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法的科学、准确.     

人员疏散模拟计算方法对比研究

目前我国在安全疏散评价中采用的人员疏散模型和计算方法不尽相同,而对于同一种场景,不同疏散模型和计算方法存在较大差异性。通过同一种疏散场景不同疏散模型和计算结果的对比,验证了三种计算方法以及采用中西方人体参数的差异大小,为选择合理的安全疏散评估方法提供了指导。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

纯引力轨道验证质量辐射计效应与气体阻尼耦合模型的数值分析

辐射计效应和气体阻尼是纯引力轨道验证质量的重要干扰力,是影响纯引力轨道构造水平的重要因素.在纯引力轨道飞行器中,这两种力分别描述了由腔体中温度梯度和验证质量相对运动引起的气体分子作用,两者从不同角度描述了气体分子作用力,均是气体分子作用力的一部分,而两者的耦合模型则可以反映验证质量受到的气体分子作用力总和.针对耦合模型形式复杂的特点,本文以内编队系统为例,利用数值方法分析了耦合模型中的影响因素,这些因素包括内卫星相对运动速度、内卫星半径、外卫星腔体半径、腔体平均温度、腔体温差和腔体平均压力等.对大量计算结果进行了数据拟合,给出了内卫星气体分子作用力与各物理参数关系的拟合公式,和原始计算结果相比,拟合误差在20％以内.     

基于SARIMA-SVM组合模型的战时军用物资需求预测

针对战时非平稳、非线性环境下预测难题,利用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和支持向量机模型(SVM)分别对线性和非线性时间序列的较强拟合能力,采用SARIMA对军用物资需求量时间序列数据进行线性建模,并用SVM对SARIMA模型残差进行非线性建模,将SARIMA模型与SVM模型组合对战时需求进行预测,结果表明,SARIMA-SVM组合模型预测精度明显优于单一模型,发挥了两种模型各自的优势,与滑动平均模型(MA)相比更具优势.该组合模型是切实可行的,可为战时军用物资供应提供决策依据.     

A model to predict the residual life of aircraft engines based upon oil analysis data

This paper reports on a study using the available oil monitoring information, such as the data obtained using the Spectrometric Oil Analysis Programme (SOAP), to predict the residual life of a set of aircraft engines. The relationship between oil monitoring information and the residual life is established using the concept of the proportional residual, which states that the predicted residual life may be proportional to the wear increment measured by the oil analysis programmes. Assuming such a relationship between wear and the residual life exists, we formulated a recursive prediction model for the item's residual life given measured oil monitoring information to date. A set of censored life data of 30 aircraft engines (right censored due to preventive overhaul) along with the history of their monitored metal concentration information are available to us. The metal concentration information includes many variables, such as Fe, Cu, Al, etc.; not all of them are useful, and some of them may be correlated. The principal component analysis (PCA) has been adopted to reduce the dimension of the original data set and to produce a new set of uncorrelated variables, which we shall use in the prediction model. The procedure associated with estimating model parameters is discussed. The model is fitted to the actual SOAP data from the aircraft engines, and the goodness‐of‐fit test has been carried out. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

陆军分队作战仿真模型结构描述规范设计

针对当前陆军分队作战仿真模型结构描述不规范现象，在了解其仿真模型结构的基础上，将仿真模型分为单模型和组合模型并将两者描述为不同的四元组结构，同时引入模型方法描述表、模型数据描述文件和模型数据与方法匹配关系表，解决了陆军分队作战仿真模型结构描述的规范化设计问题。为进一步实现陆军分队作战仿真模型规范化描述奠定了基础，同时也为设计和实现陆军分队作战仿真模型管理系统提供了理论和技术上的支持。     

网络中心化决策优势建模及分析*

决策优势能力是判断军事信息系统体系结构设计优劣的一个重要依据。对网络中心化决策优势能力评估进行了研究，给出了决策优势的能力模型，并利用信息熵理论建立了决策知识的数学描述；将信息系统体系结构转换为抽象的决策网络，并根据任务划分和群决策机制自动生成决策子网；建立了基于拓扑结构的网络复杂性模型；综合决策知识和网络复杂性，建立了决策子网和整个决策网络的决策优势能力评估模型。最后，结合应用案例分析验证了方法的有效性。     

穿甲子弹垂直侵彻防弹钢试验与理论模型

试验研究了穿甲子弹垂直侵彻高强防弹钢的机理,提出了一个分析靶板极限速度和弹体剩余速度的理论模型,该模型综合考虑了材料的应变率与热软化效应,结果表明,理论值与试验值吻合很好.分析了失效准则的影响,研究了剪切带温度和靶板耗能随入射速度的变化规律.     

成败型产品的Bayes鉴定试验方案研究

利用可靠性增长模型给出了成败型产品鉴定试验的一种Bayes方法.提出了Bayes鉴定试验的最大后验风险准则,利用这种准则制定的鉴定试验方案综合了产品研制过程中的先验信息.在确保产品质量的前提下,与传统的鉴定试验方案相比,将大大节省试验时间.     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

Design of follow‐up experiments for improving model discrimination and parameter estimation

One goal of experimentation is to identify which design parameters most significantly influence the mean performance of a system. Another goal is to obtain good parameter estimates for a response model that quantifies how the mean performance depends on influential parameters. Most experimental design techniques focus on one goal at a time. This paper proposes a new entropy‐based design criterion for follow‐up experiments that jointly identifies the important parameters and reduces the variance of parameter estimates. We simplify computations for the normal linear model by identifying an approximation that leads to a closed form solution. The criterion is applied to an example from the experimental design literature, to a known model and to a critical care facility simulation experiment. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

单兵系统数据模型

讨论了单兵系统的体系结构和信息要素,并结合单兵系统在联合作战中的应用例子,对其业务过程和信息流进行初步分析。然后通过IDEF1X方法,设计单兵系统基于关系数据库的数据模型。最后讨论了模型的规范化问题,并给出检验数据模型的方法。     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。