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.     

Pickands型推广估计量的渐近正态性

极值指数在许多实际领域广泛应用:如组合投资、风险值的计算、预报地震等, 估计极值指数γ以及它的性质的研究近年来成为极值统计理论的基本问题。主要研究极值指数γ的一个估计量:Pickands型推广估计量的渐近正态性质。首先研究由Pickands型推广估计量构成的一随机过程,得到了该过程的渐近分布;然后利用研究结果证明了Pickands 型推广估计量的渐近正态性,得到其渐近方差;最后对提出的Pickands型推广估计的平滑估计量进行了相应研究。     

混合MIMO相控阵雷达反向非均匀重叠子阵分割方法

针对混合MIMO相控阵雷达子阵分割中发射相干处理增益和波形分集增益不能兼顾的问题,提出了一种反向非均匀重叠子阵分割方法,该结构在非均匀重叠子阵分割的基础上,对其结构进行了反转.通过推导证明了反向非均匀重叠子阵分割方法在两种增益上的优越性.相较于传统的子阵分割方式,该方法既增强了发射相干处理增益,又保留了波形分集增益.仿...     

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。