基于GM(1,N)模型群的装备维修性及影响因素分析

针对小样本下多维修性特征及其影响因素分析问题,建立了装备多维修性特征及其影响因素的GM(1,N)模型群,采用最小二乘法估计模型参数,分析了装备维修性特征及其影响因素的主次关系,最后选择4个装备维修性特征及相关的4个影响因素建立了GM(1,N)模型群,并进行了不同层次主次关系的实例分析。结果表明:所建立的装备多维修性特征及其影响因素的GM(1,N)模型群是有效可行的,可为提升装备维修性设计水平提供决策参考。     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

评估航空重力系统误差及向下延拓的逆泊松半参数方法

常用航空重力系统误差事后处理方法需外部重力数据,但很多地区无外部重力数据。研究发现,半参数模型可在无外部数据时估计系统误差。先用自然样条函数为系统误差建模,后用补偿最小二乘法和光滑参数求解,最后用广义交叉核实法(不需要先验信息)选取光滑参数。将半参数模型用于向下延拓逆泊松积分,建立逆泊松半参数混合模型,既可无外部重力时估计系统误差,又可向下延拓。实验结果表明:无外部重力时逆泊松积分和最小二乘配置法受系统误差影响最大,向下延拓精度最差;正则化算法可减弱系统误差影响,向下延拓精度较好;逆泊松半参数混合模型可估计系统误差,向下延拓精度最好。     

基于EV模型的惯导平台误差分离方法

针对惯导平台误差分离过程中输入输出观测数据均含有噪声的问题,应用基于EV模型的总体最小二乘方法进行误差分离.给出了惯导平台的误差模型及误差观测方程,介绍了EV模型及总体最小二乘方法,分析了利用车载试验进行误差分离时平台的安装方式以及所需的外测信号等问题.应用最小二乘法和总体最小二乘法进行仿真对比研究.仿真结果表明,基于EV模型的总体最小二乘法对惯导平台的误差系数分离精度较最小二乘法要高.     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论，针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数，结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析，结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法

纯方位目标定位方法广泛应用于被动探测系统中,通常采用最小二乘方法对多基平台交叉定位结果进行估计定位.在纯方位定位估计中的最小二乘方法主要采用线性近似法,但难以满足实用中的非线性特性,因此导致定位精度难以提高.从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛.仿真结果表明与线性近似法相比,牛顿迭代法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯方位目标定位系统的定位性能.     

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型.通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较.仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充.     

有限声速的纯方位算法

针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。