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.     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

卫星轨道核爆光辐射波形计算方法初探

采用一个简单的火球模型模拟计算了可见光波段(0．4—1．1μm)卫星轨道上的核爆光辐射波形,考虑了大气透过率随波长及天顶角的变化,计算了地球同步轨道上探测到的光辐射能量随地理位置的变化。     

HLA中仿真模型的验证

仿真模型的验证是根据模型预期的使用目的,判定模型和现实世界客观事物的符合程度,对于不同的问题可能有不同的方法。RTI使用UDP多点传送实现快速传输,因此在传输数据时容易产生信息包丢失的现象。本文对一个传统仿真模型进行了改造,使其与HLA兼容,并据此对模型验证进行了案例研究。     

小麦增产小经验集锦

精选麦种促增产经过精选后的种子,粒大饱满,播后不仅出苗整齐,生长粗壮,分蘖早而多,而且后期成穗率高,其增产效果一般都在15%以上。种子精选方法:可配制15%的盐水或配制300%的泥水溶液选种;没有条件的可用重力风选或筛选。选种时要去掉损伤、虫蛀、瘪粒和病粒。选好后用清水洗净再播种。药肥浸种拌籽防病又增产播种前用千分之一的多菌灵溶液浸种24小时,能有效地防止黑穗病、条纹病、网斑病等病害的发生。用     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

采用边界元法测试轴承的动态刚度和阻尼

轴承的刚度和阻尼特性为非线性的,采用传统的方法难以准确全面进行测量。为此,分析了转子系统边界积分方程及其特点,并利用边界元法测量轴承的刚度和阻尼。结果表明,边界元法测量轴承的刚度和阻尼非常有效。     

改写传统直升机性能的“鱼鹰”

2002年5月开始,美国海军陆战队再次对MV—22“鱼鹰”倾转旋翼飞机进行试飞。这是在2000年发生两起严重坠机事故,经过为期1年5个月的停飞、整修、改进之后,“鱼鹰”倾转旋翼飞机第一次重返蓝天。此次重新试飞对“鱼鹰”倾转旋翼机有着不同寻常的意义,意味着这种一度受国防部冷落的新式飞机将重受青睐,并为最终成为美国海军下一代中型运输机和特种作战飞机的主力机种铺平道路。虽然至今“鱼鹰”已发生多起坠机事件并造成多名人员死亡,但是何原因使美军没有轻易放弃,而且还极有可能重用它?“鱼鹰”几时才能真正列装,展翅高飞?     

正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法