谈火灾统计与消防监督

根据火灾统计数据 ,利用一元线性回归数学模型 ,预测火灾发展态势 ,用于指导现实消防监督工作     

基于新消防法探析火灾事故调查工作

随着经济社会的高速发展,科学技术的突飞猛进,致灾因素随之剧增,火灾起数呈逐年上升趋势,而由于火灾事故调查结论引发的社会争议和种种诉讼越来越多,群众来信和上访逐年增多。结合新《消防法》对火灾事故调查工作的要求,从火灾原因认定、火灾损失统计和火灾事故处理三个层面上提出加强火灾调查工作的一些做法。     

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率Pd和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能.     

高速防空导弹声固耦合动力学分析技术研究

针对防空导弹的特点和工程应用的需求开展声固耦合动力学分析方法研究.以防空导弹典型舱体结构为例,分别建立有限元模型和统计能量分析模型,结合模型修正后的分析参数,提出了全频段声固耦合分析技术的解决方案,计算得到声振系统全频段的结构和声场响应结果,与试验结果对比,验证了方法的有效性.     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

小子样统计理论在装备状态检测中的应用

在进行小子样条件下的装备状态检测评估时,由于采用传统统计方法对样本数据进行处理的置信度不高,统计估计时风险较大,因而在进行装备状态检测时,采用了Bayes Bootstrap方法对小子样试验数据进行了模拟统计,提高了数据处理精度,获得了状态特征的概率分布和在95％置信度下的故障判别域,实现了装甲车辆发动机故障的诊断识别。     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

一种基于AMDF和ACF的基音周期提取算法研究

文中提出一种基于短时平均幅度差分函数(AMDF)和短时自相关函数(ACF)的基音周期提取算法。首先,将每帧语音信号通过AMDF算法进行计算,然后把得到的AMDF数值再通过ACF算法进行计算,得出每帧信号的基音周期,最后运用动态平滑技术计算出最终语音信号的基音周期。通过仿真实现该算法,并同基于MAMDF和ACF的基音周期提取算法进行比较。     

熵理论在装备采购组织结构优化中的应用

装备采购组织结构改革正在逐步深入进行,如何正确客观地分析和评价组织结构的优化效果是装备采购组织体系改革的重要环节.在装备采购组织结构优化分析中首次引入了熵理论的概念,从熵的角度分析组织结构改革的效果.首先介绍了熵理论的基本概念,然后分析了时效熵和质量熵的计算步骤,并通过某军区装备采购组织结构改革实例进行验证.从计算结果可以看出,改革后的组织结构的有序度要明显高于改革前,客观地说明了改革的效果,也为机关的进一步决策提供了科学的参考依据.     

改进的时域正交MOE盲干扰抑制算法

提出了一种能够同时抑制窄带和多址干扰的TDO-MOE盲干扰抑制算法,算法将TDO-LMS算法引入到MOE盲检测算法,克服了TDO算法在盲检测中容易发散的缺点.通过信道估计调整步长因子,信道估计运算利用了检测器的中间运算结果,没有付出多余运算量.仿真结果表明,在维持LMS类算法的SINR性能的前提下,算法明显缩短了收敛时间,具有一定的应用价值.