GPS双星航姿测量研究

提出用两部测量型GPS接收机 ,实时观测两颗以上GPS卫星在站心坐标系下的高度角、方位角和载波相位 ,来推算基线 (船体 )的航向和姿态 ,初步解决了整周模糊度的解算问题 .文中对影响航向和姿态准确解算的因素进行了分析 ,并提出了改进的办法 .     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型，对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较，分析了它们在工程应用上的优缺点，给出了实际应用时的限制因素；同时结合海基导弹特有的初始状态误差，设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略，给出了相应的分离步骤。仿真结果表明，文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义；而在弹道差评价标准以及方差评价标准下，分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中，场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而，实际中图像的背景和前景往往相关，常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此，将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题，提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法，可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像，并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

新冠肺炎动态病死率分析与疫情预测方法研究【专题】

新型冠状病毒感染的肺炎防控是国家安全体系的重要“战场”，疫情趋势预测是开展疫情科学防控和精准防控的重要基础。本文阐述了疫情动态病死率概念，分析了疫情动态病死率函数和时间曲线，提出了动态病死率发展的3个重要拐点，从动态病死率和新增确诊病人数两个维度，构建了拟合曲线函数，并对疫情发展趋势进行了预测。研究发现，截至2月10日，本次疫情动态病死率已经经过了第3个拐点，趋于稳定；预计到2月16日左右，新增确诊人数达到第3个拐点，进入缓慢下降期；预计2月底底至3月初，每日新增确诊人数将在1000人以内，全国最终的“病死率”将在2%～4%左右。该预测方法是一种运用系统外部特征信息来研判疫情发展规律的较为简便快捷的方法，对于科学预测疫情发展趋势具有一定的参考借鉴价值。     

作战油料需求预计不确定性因素及误差分析

当前各种油料需求预计单纯地追求表面精确而忽视实有误差,重静止轻动态,脱离了作战保障实际。从技术、勤务和战术结合的层面,将油料需求预计不确定性因素归结为油料消耗标准本身、计划与实际运用差异、影响油耗的自然因素考虑不同、作战任务理解判断差别四点,并对各自的误差范围进行了粗略分析。提出的不确定性因素及误差范围界定,有助于引发人们对作战油料需求预计新的思考,提高油料勤务理论研究和实践能力水平。     

灰色预测GM(1,1)模型及其改进与应用

介绍了灰色预测的基本原理和常用GM(1,1)模型及其适用性判断方法,针对GM(1,1)模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,应用效果良好。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于改进Markov模型软件测试策略

针对已有软件测试Markov模型与工程实践不符的情况，通过引入软件需求覆盖率改进Markov模型。在改进的Markov模型基础上，本文以软件测试过程中测试总代价最小为控制目标，采用交叉熵方法修正测试剖面，由优化测试剖面生成测试用例序列。仿真结果表明这种方法能够有效地降低软件测试总代价，是一种有效的软件测试方法。