变结构多模型估计第IV部分:模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器。它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应。它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比。本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计。研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示。这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征。仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较。     

一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

4电平S类数字功放的电平合成策略

通过增加量化电平,Delta-Sigma调制器输出序列能够获得更好的调制性能。但在S类数字功放中,受限于开关功放的实现结构,多电平Delta-Sigma调制器输出脉冲序列无法直接驱动开关功放,需采用由多个开关功放单元构成的多电平开关功放。针对2比特Delta-Sigma调制器输出序列,分析了电平合成策略对4电平S类数字功放性能的影响,提出了两种优化的电平合成策略。理论分析和仿真结果表明,采用合适的电平合成策略,4电平S类数字功放可以获得更优的输出性能,尤其在输出功率回退状态下,电平合成策略对功放性能的影响更为显著。     

并联可修系统的参数估计

假设单元的失效时间和修理时间服从参数不同的指数分布,给出了导弹武器系统中两单元并联可修系统未知参数的Bayes估计。在Bayes估计中,采用Monte-Carlo方法分别对LINEX损失及平方损失下的Bayes估计进行了比较研究。结果表明,选用LINEX损失下得到的估计有较小的均方误差。     

由公务员考试中的军事题被热议说起

在2010年的国家公务员考试中,一道军事题使许多考生感到茫然。网友“小中”说。看到这个题目几乎要哭起来。由此引发了大家的异议：女大学生王新说,真不知道这跟公务员素质有什么联系？而且网络跟帖中,相当一部分人认为军事类考题对公务员的选拔没有任何意义,因为它与公务员的职位没有任何直接或间接的关系。     

稳态条件高斯推理在电磁态势估计中的应用

根据电磁态势估计原理,建立含连续结点和离散结点的混合贝叶斯网络模型,对一级融合的输出数据进行二级处理,估计干扰前后单架飞机对单个保护目标的威胁的变化情况。针对传统的连接树推理算法的不足,提出稳态条件高斯推理算法。新算法不仅能实现数值稳定性,还能根据高斯混合模型精确计算查询结点的边缘概率密度。仿真实验表明,稳态条件高斯推理是解决电磁态势估计问题的一种有效方法,且威胁估计的精度高。     

一种改进的海战场机动目标功能合群算法

海战场条件下及时准确地对敌方目标的进攻意图进行判断,从而对当前海域内的目标进行动态合群是海战场情报处理的一个重要研究方向,提出一种改进的海战场机动目标功能合群算法,该算法通过对当前时刻与之前多个探测周期内目标运动属性的对比,判断敌方的进攻趋势进而实现目标的合群.最后用一个剧本集对该算法进行了仿真研究,结果表明,本算法能够较以往的算法更早、更准确地发现敌方意图.     

Rayleigh分布环境因子的经验Bayes估计及仿真

讨论了Rayleigh分布环境因子的定义和估计问题。基于逐次截尾模型,在LINEX损失函数下,给出环境因子的经验Bayes估计。最后利用Monte-Carlo方法对经验Bayes估计和极大似然估计进行了分析比较。结果表明,经验Bayes估计优于极大似然估计。