三维空间中高斯束法有关应用公式的推导

本文从理论上推导了三维空间中高斯束法有关应用公式,研究了高斯束的性质,阐述了高斯束在自由空间中的传播规律及其在界面上的反射规律。文中还探讨了高斯束初值的选择及其反射后的相位补偿问题,为高斯束法在三维空间中的应用创造了条件。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

释放点排布方式对水雾红外遮蔽性能的影响

水雾作为一种优良的红外伪装措施,受到了越来越多的关注。水雾遮蔽性能的仿真研究也成为了关注的焦点,但是始终没有一种有效的仿真途径来探讨水雾释放点排布产生的影响。针对这一问题,基于高斯扩散理论与Mie散射理论,提出了一种空间划分的建模方案,解决了这一问题,并根据仿真结果,简单分析了相同条件下不同释放点排布方式对其红外辐射遮蔽性能的影响。所得结论对制定有效的红外对抗策略有一定的参考价值。     

Estimating failure time distribution and its parameters based on intermediate data from a Wiener degradation model

Instead of measuring a Wiener degradation or performance process at predetermined time points to track degradation or performance of a product for estimating its lifetime, we propose to obtain the first‐passage times of the process over certain nonfailure thresholds. Based on only these intermediate data, we obtain the uniformly minimum variance unbiased estimator and uniformly most accurate confidence interval for the mean lifetime. For estimating the lifetime distribution function, we propose a modified maximum likelihood estimator and a new estimator and prove that, by increasing the sample size of the intermediate data, these estimators and the above‐mentioned estimator of the mean lifetime can achieve the same levels of accuracy as the estimators assuming one has failure times. Thus, our method of using only intermediate data is useful for highly reliable products when their failure times are difficult to obtain. Furthermore, we show that the proposed new estimator of the lifetime distribution function is more accurate than the standard and modified maximum likelihood estimators. We also obtain approximate confidence intervals for the lifetime distribution function and its percentiles. Finally, we use light‐emitting diodes as an example to illustrate our method and demonstrate how to validate the Wiener assumption during the testing. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

高空气球外形计算及通用算法设计

高空气球为临近空间中的研究提供了可靠的低成本平台。目前高空气球球形一般直接采用"自然形"或以"自然形"为基础,但通用、简捷地求解"自然形"外形方程一直是个难点。将"自然形"气球外形求解问题转化为最优控制问题,利用最优控制领域成熟的求解工具——高斯伪谱法最优化软件包计算气球外形。此外,通过分析外形数据得到外形变化规律,设计通用算法求解任意球形控制因子、任意高度的"自然形"气球外形。结果显示,该算法无须调参便可计算所需的"自然形"球形,便于科研人员快速获得大量所需     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

Sharp bounds for the reliability of systems and mixtures with ordered components

In this article, we study how to derive bounds for the reliability and the expected lifetime of a coherent system with heterogeneous ordered components. These bounds can be used to compare the performance of the systems obtained by permuting the components at a given system structure, that is, to study where we should place the different components at a system structure to get the most reliable system. Moreover, a similar procedure is applied to get bounds for mixtures and for the generalized proportional hazard rate model when the baseline populations are ordered. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 108–116, 2017