AR模型仿真相关高斯序列的阶数选择

采用模型仿真相关高斯序列,具有灵活性强、效率高的优点,但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题.比较了四种信息量准则和修正的Levison递推方法确定阶数的优缺点,并讨论了采样点数对阶数选择和仿真结果的影响.通过选择合适的信息量准则和采样点数来确定模型阶数,可以有效地仿真功率谱服从高斯谱、n次方谱和指数谱等多种谱形的相关高斯序列,大大降低了仿真过程的计算量.     

基于选择准则的参数模型评价方法

为评价参数模型的优劣,分析了模型信息量与数据被模型拟合后的残差信息量之间的关系,提出了综合考虑模型拟合残差大小、残差信息量与参数数目的一种模型选择的新方法RIA。结合RIA方法,定义了时序模型评价的一种准则,并以航天测量数据处理为例,说明了不同模型在工程实际中的不同表现和本质区别的意义所在。     

从故障特征群中快速确定故障点的方法

工程设备的结构日趋复杂,使故障诊断的难度不断增大。本文在最大故障信息量诊断的基础上提出了最大故障信息增量判断准则,可从故障特征群中一次找出最可能的故障点,简化了诊断过程,提高了诊断速度。     

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。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

战场指挥控制时效性影响因素分析

决策者完成指挥控制任务的时限受多种因素影响,对这些因素的解析化分析,有助于指挥信息系统设计及指挥控制任务的分配。以OODA指挥控制模型和Endsley态势感知模型为背景,在对态势信息进行量化的基础上,提出战场态势信息量、提供给决策者的态势信息量、态势感知速度、决策者动作时间和态势信息有效期等影响决策者完成指挥控制任务的时限的参数。用推导和仿真计算的方法分析了各参数间的相互关系及其对指挥控制过程时效性的影响。     

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

随机规划在无源TDOA定位系统布站中的应用

应用随机机会约束规划理论,研究了指定区域无源定位系统布站优化问题。针对无源定位站点部署研究存在的局限,从误差准则、截获准则和协同准则出发,建立了无源定位系统布站优化的随机机会约束模型。对三站定位问题进行了仿真,利用混合智能算法得到了不同情况下的最优布站策略。     

变结构MM估计器的模型集合序列条件估计

变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。     

振荡器相位噪声对GNSS接收机载波跟踪数字锁相环性能的影响

关于振荡器相位噪声引起的GNSS接收机载波跟踪数字锁相环相位抖动,目前的解析结论仍是基于模拟锁相环的,不能说明相位抖动大小与中频积累时间的关系,因此不能有效指导高灵敏度、高精度载波跟踪锁相环参数设计.本文首先推导中频积累输出的频率白噪声、频率游走噪声序列的功率谱,然后基于数字二阶锁相环离散线性模型导出了环路相位抖动公式并进行了仿真验证,最后对公式进行了解析和数值分析.分析结果表明:频率白噪声、频率游走噪声引起的二阶载波跟踪锁相环相位抖动,均随中频积累时间单调递增,随环路带宽先递减后递增.本文推得的相位抖动公式及其随参数变化特征的分析结论,可用于具体指导GNSS载波跟踪锁相环参数设计.     

基于Mean-Shift的传感器动态偏差估计方法

针对系统误差变化规律未知时的传感器探测系统偏差估计问题,提出了一种改进的基于Mean-Shift(均值偏移)的传感器动态偏差估计算法.该算法利用Mean-Shift方法对不同样本点对估计结果贡献不同的特点,根据样本点偏离均值的偏移量以及偏移时间构建权系数.仿真结果表明,该方法在系统误差变化规律未知的情况下,可有效估计多...     

不确定需求下多级备件库存系统优化模型

针对现实中备件需求量的不确定性,论文首先用模糊随机变量描述不确定需求,并通过灰集以及期望值理论表示出备件期望短缺数,然后对多级备件库存系统在不确定需求环境下的优化问题作了研究,提出了不确定性可用度的区间估计,并利用边际分析法建立了备件库存优化模型,进而对其进行优化仿真,最后对系统可用度进行区间估计,得到了不确定需求下的最优费效比曲线。该方法能够为解决不确定需求下备件库存优化问题提供新的途径。     

GPS用于月球探测器轨道近地段导航

月球探测器轨道近地段飞行要求有精确的位置和速度信息。利用GPS的动力法解算能够提供必要的精度。文章给出了探测器近地段的GPS可见星条件及数目、动力法导航解算、不同采样周期和不同力模型对导航精度的影响。结果表明 ,采用简化力模型和 5s采样周期的动力法导航能够满足月球探测器近地段导航精度要求     

水下航行器头部流噪声数值仿真与实验

选取头部线型,对航行器头部基于RNG k-ε湍流模型及FW-H声学模型进行流噪声模拟,然后对3种头部线型的航行器在不同速度下分别进行水洞实验。通过对比分析数值仿真与实验结果发现,航行器头部流噪声随着频率的增大而逐渐减小,随着速度的增大而增大。在相同速度下,与头部线型2、头部线型3相比,头部线型1流噪声较小,具有更好的降噪作用。所采用的计算方法可以比较准确地模拟航行器头部流噪声情况。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

用DGPS检验雷达性能的方法和几个值得注意的问题

GPS能在全球范围内提供精确的位置、速度和时间信息,在军事领域发挥着极其重要的作用。根据GPS在试验中的应用实践,简述了用差分GPS(DGPS)技术检验雷达等跟踪制导设备性能的方法,并提出了几个应用DGPS检验雷达性能值得注意的问题。     

飞航导弹火控系统动态精度试验数据处理方法

飞航导弹火控系统动态精度试验后获得的导弹射击诸元误差序列一般为非平稳的随机过程,根据此误差特性,提出了动态测量数据的异常值数据处理方法,建立射击诸元误差序列、将误差序列分解为慢变化信号和高频噪声信号,最后给出火控系统射击诸元参数的最大误差统计估值方法     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。