序贯分析法在舰炮武器试验中的应用

射击精度是反映舰炮武器系统性能的最重要的技术指标 ,是交付部队使用前必须考核的试验项目。对以往试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统的评定方法进行了分析 ,并对序贯分析方法的原理、方法及在工程中的应用情况进行了阐述。     

利用验前信息的一种序贯检验方法——序贯验后加权检验方法

序贯验后加权检验方法是Bayes 统计观点在假设检验中的运用。本文提出了该方法的一般理论,给出了当总体的分布参数具有验前信息时的序贯检验方法。文中确定了决策区的划分,同时讨论了序贯截尾方案,给出了检验中可能犯两类错误的概率的上界,并将一般理论应用于产品的可靠性检验和再入飞行器随机落点的精度鉴定。由于运用了验前信息,因此能有效地在少量试验之下进行统计假设检验。本文所提供的方法对于昂贵产品试验结果的统计评定具有普遍意义。     

θ相变的序参量

好的序参量能很好地反映相变过程中对称性的变化。对于θ相变 ,选取θ做为序参量是不合适的。从居里原理出发 ,推知其序参量为三阶全对称的极张量     

一种对陆攻击飞行器命中精度概率圆检验方法

针对对陆攻击飞行器命中精度假设检验问题,尤其是不同风干扰条件下的命中精度检验问题,提出了一种不同母体条件下的命中精度概率圆序贯检验方法。通过分析试验方案与试验双方风险之间的关系,揭示了基于序贯的命中精度概率圆检验方法内涵,给出了试验子样n、检验门限m*和概率圆半径R的设计策略,建立了概率圆检验方法试验流程。提出基于验前误差分配的概率圆检验方法来解决不同风速影响落点偏差的精度折合问题,有效地回避了精度折合工作带来的计算模型复杂性和结果不确定性。利用实际飞行试验结果验证了命中精度概率圆检验方法的可行性,该方法简洁易行,具有非常良好的工程实践价值。     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

多阶段含延缓纠正的可靠性增长序化建模分析

多阶段含延缓纠正的可靠性增长试验,其各个阶段内的试验数据分别服从参数不同的Weibull过程.针对现场样本少、传统的可靠性评估方法实施困难的问题,首先在获得各阶段形状参数的基础上,对各个阶段截尾时刻的失效强度建立顺序约束关系.然后,运用Bayes方法融合先验信息,获得最末阶段截尾时刻的失效强度的期望与置信上限.该结果融合了历史阶段的样本信息,优于仅利用单个阶段样本的分析结果,适用于多阶段可靠性增长试验的综合评估.     

几个小样本检验统计量的研究

证明了n个相互独立的且服从(0,1)均匀分布的随机变量的乘积X服从定义的P(n)分布,并证明了Y=-lnX服从Gamma(n,1)分布。利用此结论提出了对非正态总体的小样本参数检验的理论和方法,讨论了指数分布、威布尔分布和艾分布的小样本检验问题。     

kittel型反铁电相变的自由能

根据kittel型反铁电相变对称性的变化 ,选择轴矢量 R作为序参量是合适的。由Landau理论 ,相变温度附近的自由能F就可以写成 R幂级数展开的形式。令 F R=0 ,可得到关于序参量的方程 ,从而获得相变温度与自由能的关系     

空地多目标序贯攻击三维最优航迹实现

单机或多机协同执行对地多目标攻击任务将成为未来空地战争的一种重要形式。制定了合适的分段规划策略,建立了水平面和垂直面的空地多目标序贯攻击最优航迹模型,应用经典的可行方向法对模型求解。根据水平面和垂直面规划的相互关系及规划结果,得到三维最优航迹,为飞行导航提供有效依据。最后通过实例验证了所建模型及方法的有效性。     

基于多尺度小波分解FDR的激光预警系统信息数据校正

为了使激光预警系统可以实时、精确地捕获来袭激光的特征信息,降低虚警与漏警的发生,提高系统的信噪比成为研究的重点。为了准确判断来袭激光的光谱信息,针对不合作激光信号而言,提高信噪比的方法就集中的体现在采用信息技术对各种噪声、干扰的抑制和消除等方法上。设计了基于多尺度小波分解及错误假设检验算法的信噪比优化模型。根据小波降噪原理,对来袭激光信号做多尺度分解,再采用错误假设检验算法完成了小波降噪系数的阈值选取。实验结果显示,采用该种技术降噪后系统信噪比提高到64.22 dB,其相应的波长分辨率为2 nm,相比没有滤波和仅用传统滤波算法的实验数据,有了明显的改观,系统抗干扰能力显著增强。