多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

一种鱼雷辐射噪声的线谱估计方法

基于鱼雷辐射噪声的物理特性和线谱特征,探讨了一种鱼雷目标特征提取方法。该方法结合经典谱与现代谱估计,提取水下目标辐射噪声线谱特征。通过两次估计采集数据的功率谱,得到估计算法功率谱图,然后分析功率谱图,先确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱。进行仿真研究,得到了较好的效果,证明该方法对低频段的线谱特征提取有很好的实用性。     

Replicated batch means for steady‐state simulations

This paper studies a new steady‐state simulation output analysis method called replicated batch means in which a small number of replications are conducted and the observations in these replications are grouped into batches. This paper also introduces and compares methods for selecting the initial state of each replication. More specifically, we show that confidence intervals constructed by the replicated batch means method are valid for large batch sizes and derive expressions for the expected values and variances of the steady‐state mean and variance estimators for stationary processes and large sample sizes. We then use these expressions, analytical examples, and numerical experiments to compare the replicated batch means method with the standard batch means and multiple replications methods. The numerical results, which are obtained from an AR(1) process and a small, nearly‐decomposable Markov chain, show that the multiple replications method often gives confidence intervals with poorer coverage than the standard and replicated batch means methods and that the replicated batch means method, implemented with good choices of initialization method and number of replications, provides confidence interval coverages that range from being comparable with to being noticeably better than coverages obtained by the standard batch means method. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

防空武器系统生存能力评价

分析了现代战场环境条件下影响防空武器系统生存能力的主要因素,建立了一个防空武器系统生存能力评价的指标体系,给出了各级分指标的量化评价思路和方法,采用加权算术平均法和加权几何平均法进行指标综合.提供了一个生存能力快速量化评价的实用模型.     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

交会对接中雷达测量信息的最优估计

基于目标飞行器与追踪飞行器交会对接这一应用背景,对于追踪飞行器上交会雷达对目标飞行器的原始测量信息(斜距、方位角、俯仰角,甚至径向速度),通过建立适当的目标模型以及观测方程,很好地对2个飞行器的非线性相对运动规律、追踪飞行器绕地球高动态旋转特性、追踪飞行器姿态偏差进行了补偿或修正,实现了最优估计,并通过仿真进行了验证。     

钢质油罐底板腐蚀概率估计

针对钢质油罐底板腐蚀,首先分析了油罐底板腐蚀工程检测数据的特点和腐蚀试验数据统计分析理论;然后针对工程检测信息不完全的特性,以最大腐蚀深度的预测估计为目标,建立了以轻微腐蚀面积估计来实现腐蚀概率修正估计的模型;最后利用广州等地27个罐约900条检测数据估计了油罐底板的最大腐蚀深度。其最大相对误差小于45%,约80%的相对误差优于30%。     

针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.