基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于复合失效模式的寿命分布检验方法

产品往往受随机失效和耗损失效两种模式的双重影响,因此,构造指数威布尔分布表征该类产品的失效规律。首先,用图检验法对该类产品的寿命数据进行初步检验;其次,研究了该类产品寿命数据的极大似然估计的求解方法,进一步用伽方检验方法对寿命分布类进行了检验;最后,通过工程仿真例子说明了该方法的具体操作流程,最终验证了方法的正确性。     

一种基于估计熵的自适应模糊滤波器及其在箭遥信号处理中的仿真应用

介绍了一种基于估计熵的自适应模糊滤波器 ,并将其应用于宽带噪声中火箭遥测速变信号的数字滤波。讨论了自适应模糊滤波算法 ,给出了应用实验结果。分析和实验表明 ,这种新型滤波器能根据信号的复杂程度自动调节其参数 ,对宽带噪声中非平稳随机信号有较好的滤波效果     

随机截尾场合下Weibull分布恒加寿命试验的统计分析

在随机截尾场合下,研究Weibull分布恒定应力加速寿命试验的统计分析问题。运用最大似然估计法和最小二乘法,推导出加速系数的估计,利用加速寿命模型给出正常应力水平下各种可靠性特征量的估计。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

信息化战场环境下态势估计系统及其仿真技术

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次.在当前信息化战争的环境下,态势估计技术在战斗中的作用显得尤为重要,目前国内关于态势估计的研究大多数处在概念研究的阶段.分析了态势估计的基本原理,给出了在信息化战场环境中态势估计的处理流程,构建了一个基于专家系统的态势估计系统,并采用HLA技术,利用VR_Force和VC开发了一套空战态势估计仿真系统.     

小子样条件下巡航导弹的命中精度评估方法

针对巡航导弹定型试验发数少、验前试验信息源多的特点,提出小子样条件下,通过可信性检验分别得到每个验前信息源的可信度,在导弹落点偏差分布为正态-逆伽马分布的假设下,获得评估的验前分布参数,选择基于可信度的加权方法对多源验前信息进行融合,采用Bayes估计方法得到命中精度。最后结合实例进行仿真,说明了该方法较传统的Bayes方法更稳健,很适合巡航导弹命中精度的评估。     

改进的判决加权RLS无线信道估计

随着移动通信的飞速发展,有限的无线频谱要求无线收发信机能够对时变的无线信道进行准确的盲估计.为了进一步降低判决差错和噪声波动对估计的影响,首先介绍了对无线信道的判决加权递推最小二乘盲估计,然后修正估计的判决方式,得到改进的判决加权递推最小二乘估计,最后仿真比较了移动环境下的无线信道各种估计与延迟扩展、多普勒频移及信噪比的关系和性能.     

基于ECEF坐标转换的AEWS数据配准算法

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程.基于地心地固坐标系(ECEF)研究了预警机系统(AEWS)与地面雷达数据处理中心的数据配准问题.首先给出AEWS与地面雷达数据处理中心数据配准几何坐标转换算法;然后利用卡尔曼滤波实时估计出预警机对地面雷达数据处理中心的系统偏差,从而实时对预警机系统(AEWS)进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性.     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.