基于中位秩的动态可靠性增长模型

给出了一种动态可靠性增长模型。首先利用统计中的中位秩法结合试验数据确定各个增长阶段的失效率 ,这一技术可以很好地解决小子样问题 ,并且由于利用了动态建模的思想 ,因而可以客观地反映系统的实际状态。其次 ,该模型继承了传统Duane模型简单、直观、易于进行参数估计的优点 ,同时又很好地处理了传统Duane模型所不适用的分阶段、多场景试验的情形 ,因而有很广阔的工程应用前景。最后通过仿真实例验证了该模型的正确性     

流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。     

CCD摄象机在检测雷达角度跟踪系统性能中的应用

本文提出用 CCD 摄象机和单片微计算机所组成的系统实现对雷达角度跟踪性能指标的检测,这一新方法可自动录取:雷达的光轴与电轴的匹配状况;雷达角度跟踪系统的误差;当雷达跟踪空中目标时对目标录象,用以评定雷达的跟踪质量.     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

跟踪陀螺仪的运动分析

根据跟踪陀螺仪的工作原理,推导出了陀螺仪的跟踪方程及其解,分析了陀螺仪跟踪运动的力学实质——进行与章动。为了提高跟踪精度。消除章动现象是必要的。     

火控系统最佳采样率问题的研究

先从滤波器和信号的频域特性出发给出了滤波器在频域的采样率匹配原则。第二部分从滤波器预测误差最小的原则出发导出了一组求解最佳采样时间的方程,并给出部分计算结果。第三部分提出了速度平滑处理法,解决了提高采样率引起的速度估计误差增大的矛盾。随后给出了典型航路下,综合各影响因素的模拟跟踪结果,并与“×型”指挥仪的跟踪结果作了分析对比。最后提出了针对不同空中目标的最佳采样率的建议     

人机闭合半动跟踪系统仿真模型的建立

本文论述了指挥仪半自动跟踪系统的仿真建模方法,建立了传动系统工作方程式及等效结构图,介绍了描述测手跟踪特性的两种模型,最后给出了以59式指挥仪为研究对象的半自动跟踪系统模拟结构图。     

纯方位目标跟踪算法性能分析

本文对纯方位目标跟踪中的三种方位平差法进行了分析,讨论了方位误差和己艇运动要素误差对算法的解算误差的影响,进而显示了纯方位目标跟踪这一特殊估值问题中的目标运动参量和坐标系选择的重要性。此外,从分析结果中还能看出目标和己艇的运动几何态势对算法性能的影响。根据性能分析,本文还对三种算法进行了比较。     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。