杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

Weibull 分布场合下恒定应力加速寿命试验的保序估计

讨论了Ｗｅｉｂｕｌ场合下恒定应力加速寿命试验的最优线性无偏估计及保序估计,获得了保序估计的表示式,并给出了一个模拟例子．     

泛函微分方程x’（t）＝a（t）f（x（μ（x（t））））的解的性态

本文研究偏差变元依赖状态自身的泛函微分方程ｘ’（ｔ）＝ａ（ｔ）ｆ（ｘ（μ（ｘ（ｔ））））（１）的解的渐近性态。进一步推广或部分推广Ｄｕｎｋｅｌ［１］、Ｅｄｅｒ［２］、Ｗａｎｇ［３］、吴汉忠［４．５］及作者［６～８］等人的工作。文中使用了一些新方法,也得到了一些新结果。     

使用IMM/JPDA和固定延迟平滑滤波方法进行杂波环境下多机动目标跟踪

本文考虑用转换多目标运动模型对杂波环境下多机动目标进行跟踪。在马尔科夫转换系统中,次最优算法采用基本的交互多模型(IMM)逼近和联合概率数据互联(JPDA)技术。本文在IMM和JPDA的基础上发展出次最优固定延迟平滑算法应用于增广状态系统,并通过对两个高机动目标的跟踪举例说明了这种算法的有效性。     

用于态势估计的贝叶斯网络方法

态势估计系统需要对大量的不确定性知识进行处理,不确定性知识表示和推理是态势估计中的研究热点.利用贝叶斯网络技术,可以实现对不确定性知识的处理.为此讨论了贝叶斯网络理论,详细分析了态势估计的功能模型,提出事件检测是态势估计的核心和起点,研究了用于态势估计的贝叶斯网络的构建方法.该方法充分考虑贝叶斯网络的几项基本要素,可以解决态势估计领域中贝叶斯网络的构建问题.贝叶斯网络技术在态势估计领域具有广阔的前景,将极大地推动态势估计系统的发展.     

空中目标战术意图层次推理框架及实现

以提高对空态势感知能力为目的,着眼于构建以专家系统为特征的目标意图推理决策支持系统,首先根据目标意图的含义从意图、行动和状态三个层次进行了层次表示,并简要分析了实现意图推理的六种途径.根据空中目标的作战使用等领域知识将其意图从属性类型、战术类型、威胁类型和任务类型四个层次进行了分解.基于意图推理输入信息的分布性特征以及意图的层次分解建立了基于判定树的意图层次推理框架以及数据驱动的推理控制机制.该框架为建立空中目标战术意图的推理实现方法提供了重要的依据.     

超视距引导攻击误差计算

先敌发现,先敌攻击,争取先机制敌,是导弹攻击的重要原则.实施超视距导弹攻击,关键在于引导兵力的准确的引导.超视距引导的导弹攻击,导弹对目标的捕捉能力取决于引导配系的引导精度和导弹本身的技术、战术性能.提出了影响舰舰导弹超视距攻击误差的三要素,给出了导弹射击概率偏差的计算方法,并就对平台延伸定位法,反向延伸平台定位法和GPS定位法的定位误差进行分析,指出了引导站的安全角的实际运用中的作用.     

指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

逐步Ⅰ型混合截尾试验下Burr部件的可靠性分析

在逐步Ⅰ型混合截尾试验下,研究了Burr部件寿命参数及可靠性指标的极大似然估计和Bayes估计.利用简单迭代方法,给出了寿命参数和可靠性指标的极大似然估计的数值解.然后利用Lindely Bayes近似算法得到了平方损失下寿命参数以及可靠性指标的Bayes估计.最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计较极大似然估计的误差小.