导弹靶试命中精度鉴定方案新方法

针对导弹武器系统的命中精度战技指标,基于Bayes小子样估计理论,提出了综合贝叶斯理论和概率圆法确定导弹靶试命中精度鉴定的新方法,给出了此鉴定方案的具体计算公式和设计步骤,并进行了置信度分析,同时着重对使用方风险和生产方风险进行建模研究;最后通过仿真算例分析了导弹命中精度鉴定方案可行性。仿真算例表明,提出的评估方法简单有效,为导弹靶试命中精度鉴定方案选择提供一定的理论和实际应用价值。     

成败型产品一次抽样检验方案研究

首先推导出了同时能满足检验上限、检验下限、生产方风险、使用方风险要求的一次抽样检验方案设计公式,并用GB/T 5080.5-1985中的数据验证了公式的正确性。之后推论出了同一产品在不同试验方案的鉴定结果可能完全相反。最后建议,应在鉴定试验前尽可能知晓产品的可靠性水平,从而可有目的地选择或设计试验方案,以求产品高概率通过鉴定试验。     

武器系统MTBF的Bayes序贯检验方法

针对武器系统试验鉴定中显著具有的小子样的特点,研究了武器系统平均故障间隔时间(MTBF)的Bayes序贯检验方法,推导了检验模型,平均试验数计算公式、定时和定数截尾实际风险计算公式,并给出了算例。该方法在武器系统可靠性鉴定中具有一定的应用价值。     

并联可修系统的参数估计

假设单元的失效时间和修理时间服从参数不同的指数分布,给出了导弹武器系统中两单元并联可修系统未知参数的Bayes估计。在Bayes估计中,采用Monte-Carlo方法分别对LINEX损失及平方损失下的Bayes估计进行了比较研究。结果表明,选用LINEX损失下得到的估计有较小的均方误差。     

寿命型产品定数截尾可靠性鉴定试验方案研究

相对于定时截尾可靠性鉴定试验方案来说,寿命型产品定数截尾试验方案方面的研究较少。首先从理论上证明了,寿命服从指数分布的产品,无论对定数截尾试验中的故障产品是否用新产品替换,其鉴定试验方案的设计公式完全相同。之后推导出了同时能满足检验上限、检验下限、生产方风险、使用方风险要求的定数截尾鉴定试验方案设计公式,并用GB5080.7中的数据验证了公式的正确性。给出了指数寿命型产品定数截尾试验中的接收概率公式,并推论出了同一产品在不同试验方案的鉴定结果可能完全相反。最后建议,应在鉴定试验前尽可能知晓产品的可靠性水平,从而可有目的地选择或设计试验方案,以求产品高概率通过鉴定试验。     

成败型产品的Bayes鉴定试验方案研究

利用可靠性增长模型给出了成败型产品鉴定试验的一种Bayes方法.提出了Bayes鉴定试验的最大后验风险准则,利用这种准则制定的鉴定试验方案综合了产品研制过程中的先验信息.在确保产品质量的前提下,与传统的鉴定试验方案相比,将大大节省试验时间.     

验前信息在导弹武器定型试验中的应用

根据验前信息的获取、使用原则和分析计算方法,在某型导弹武器系统在定型试验中,通过实例计算出检验单发命中概率的检测方案,二项式分布Bayes假设检验方案。该方案在不同的验前概率下,制定了不同的接收和拒收标准。试验证明使用该方案可以节省试验弹数,提高检验置信度,降低军方风险。     

导弹飞行试验双方真实风险的确定原则及方法

长期以来,导弹飞行试验双方风险一直按照规程中规定的方法来确定。采用统计决策理论分析发现以往规程中给出的经典风险和Bayes风险可能存在系统偏差,并给出了修正方法,同时给出了在导弹产品检验中真实风险的确定原则及方法。     

再入飞行器的最大飞行距离的统计决策鉴定

为了充分利用验前信息,在小子样的场合下进行统计评定工作,文中运用了Bayes 统计决策方法,讨论了两方面的问题。1.再入飞行器的最大飞行距离鉴定的Bayes 决策方法。引入了损失函数及验前信息,将决策中所冒的风险与射击效果结合了起来。2.Bayes 估计。给出了最大飞行距离的Bayes 统计估值。理论及计算结果表明:合理地使用验前信息,将有利于在小子样容量之下进行最大飞行距离的统计推断工作。     

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。     

多假设跟踪技术综述

从工程应用的观点出发,对多假设跟踪技术进行综述。描述了从多假设跟踪的萌芽——多目标跟踪的0-1整数规划法,到多假设跟踪方法的形成;由于假设生成过程是算法复杂性决定性的因素,其中量测个数和航迹合并长度又起关键作用。对该问题进行了重点的回顾;进一步MHT实用化的关键是如何克服算法的复杂性,K-最优假设法为算法应用带来希望。同时,对多假设跟踪其它相关技术的发展也进行了简要叙述。     

Bayes假设检验及样本数量问题研究

针对Bayes方法在工程实践中未能得到广泛应用的实际情况分析了Bayes方法存在的问题,以正态总体期望为背景研究并改进了Bayes方法,进一步推导了Bayes假设检验样本数量确定方法。     

二项分布贝叶斯假设检验方法

分析了二项分布贝叶斯假设检验方法及其存在的问题,从贝叶斯决策分析出发推出了新的二项分布贝叶斯假设检验方法,基于实例证明了新方法对原方法有改进,新方法适于在武器装备靶场试验中推广应用.     

用发生概率进行假设检验的方法

提出了通过求发生概率来进行各种假设检验及显著性检验的观点,并给出了相应的计算公式和计算方法．与现行的方法相比,所提出的方法具有结论更加明确及便于计算机实现的优点     

两种改进的m-最优多假设跟踪(MHT)算法

针对多假设跟踪(MHT)算法在跟踪多目标时出现的关联矩阵随目标及量测数急剧增长的情况,从降低聚矩阵行、列向量维数角度,提出了两种改进的m-最优MHT关联算法.仿真结果表明,所提出的改进方法不仅大大减少了由高维聚矩阵拆分所引起的庞大计算量,而且实现了对多个目标的有效量测-航迹关联,具有一定的实用性.     

一种新的高脉冲重复频率雷达多假设跟踪方法

高脉冲重复频率雷达目标跟踪时面临解距离模糊问题。现有方法需要在每个驻留时间内至少2帧检测到目标才能解距离模糊,新近提出的多假设方法虽然可以克服这一不足,但当模糊区间发生变化时会出现解距离模糊错误的情况。针对该问题,提出一种新的多假设方法,基于统计距离最小原则获取正确假设区间以实现目标跟踪,从而克服了现有多假设方法的不足。仿真表明该方法的收敛速度和跟踪精度均优于现有多假设方法。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

基于交互式多模型的多假设航迹起始算法

多假设(MHT)方法是一种理想的航迹起始算法,将交互式多模型算法(IMM)应用于MHT算法中(IMMMHT),改进了MHT算法在滤波时单独采用一个模型会受到模型自身局限性的影响使得滤波的精度不高的缺点.通过仿真表明,IMMMHT算法在虚警概率、快速性和跟踪精度上都优于原MHT算法.     

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。