恒定应力部分加速寿命试验的可靠性分析

基于定时区间删失样本,研究了指数分布产品在恒定应力部分加速寿命试验下的参数估计。利用EM算法得到了分布参数和加速因子的迭代方程。根据Louis提出的缺失信息原则计算了Fisher信息矩阵。由极大似然估计的渐近正态性,构造出分布参数和加速因子的近似置信区间。通过Monte Carlo模拟,从平均相对误差和均方误差两方面对估计量进行了计算,结果表明所有的估计量都具有大样本性质。最后通过模拟样本,计算了不同应力水平下分布参数、加速因子和可靠度的估计。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

互耦条件下柱面共形阵列多参数联合估计

共形阵列天线中信源方位、极化和互耦系数相互耦合,已有经典阵列的互耦误差校正算法均不能有效地移植应用。针对柱面共形载体的单曲率特点,通过合理的天线布局,利用互耦矩阵的Toeplitz性和秩损理论,给出了柱面共形阵列天线互耦条件下信源方位与极化的联合估计算法,并对可能出现的方位角模糊进行了详细的分析,给出解模糊方法。所提算法无需参数配对,即可实现信源方位、极化和互耦系数的联合估计。计算机Monte-Carlo仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于前方交会的无人机对目标定位方法

针对目前无人机基于前方交会对目标定位精确度低,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。对所有航摄影像进行特征匹配,得到影像间关系。提出航线定向与坐标系建立法,来实现像空间辅助坐标系的自动建立。提出了基于图像变换关系的前方交会法,来实现目标点的三维定位。实验结果表明该方法能够自动解算航向,并且定位精准度较高。     

采用自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法的飞行器导航控制方案

针对飞行器绕本体轴高速旋转的飞行过程出现的严重耦合干扰问题和大角加速度和大角速度测量问题,提出了一种自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法。该算法使用超球面分布采样点和线性转移等方法简化算法采样计算和采样点的权值计算,提高算法效率;利用模型噪声和线性方程,通过一步预测进行自适应设计,计算滤波值和误差方差矩阵;使用次优噪声估计器推算过程噪声;对过程噪声进行正定判定,防止算法发散。仿真结果表明,这一改进的自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法能够有效减少滚转角解算误差和耦合干扰,提高飞行器着陆点的精度。     

初始误差和制导工具误差估计的非线性方法

准确估计初始误差和制导工具误差是机动发射飞行器精度鉴定必须解决的重要问题之一,提出了一种基于非线性模型的误差估计新方法。给出了平台初始失准角向定向误差的转换方法,采用不动点迭代法实现真实视加速度的精确计算,将真实发射系的轨道参数表示为初始误差和工具误差的非线性函数,结合外测数据建立了同时估计初始误差、工具误差、外测系统误差、遥外测时间零点偏差的非线性模型,避免了初始误差的线性化近似。给出了Bayes极大后验估计方法,利用非线性模型和先验信息获得误差的最优估计,证明了估计方法的收敛性。仿真结果表明,所提方法提高了初始误差和工具误差的估计精度,并实现了测量数据的自校准。     

滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。