多元先验信息的融合问题

在多元先验信息条件下,运用Bayes理论讨论问题时,必然会遇到先验信息融合问题.文中提出了几种简化形式,并针对产品失效率的多个先验信息情形,结合实例与熵度量的拟合优度说明了该方法的合理性.     

残差GM（1，1）模型在恒加试验中的应用

介绍了目前恒加试验中,正常应力水平下特征寿命点估计的数据统计分析方法及其不足。针对恒加试验的特点和所需解决的问题,基于灰色预测理论的残差GM(1,1)模型,给出了一种新的求解方法。最后分别运用三种不同的方法对给出的应用实例进行正常应力水平下特征寿命值的求解,证明了本文所给出的方法确实可行。     

态势估计中基于假设检验的统计时间推理方法

在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有统计不确定性。这里将假设检验理论引入时间推理，建立了一种判别两个事件发生顺序的新方法，同时研究了在统计不确定性下时间顺序的传递性，从而有效增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力     

指数分布下可靠性参数的样条经验 Bayes 估计

基于可靠性参数的验前密度函数的样条密度估计，本文推导出指数分布失效率和可靠性函数的经验Ｂａｙｅｓ估计，并采用数学仿真将其与传统的Ｂａｙｅｓ方法，如Ｇａｍ ｍ ａ 验前分布的情况，进行了比较。仿真结果表明，本文的方法是有效的     

一种新的二维谐波估计方法

研究了二维谐波信号相关矩阵后 ,提出了一种称之为“矩阵束的二维谐波估计 (MP2D)”算法 ,该算法既不需要求解二维特征多项式的根 ,也不需要在二维频率空间搜索谱峰 ,算法具有高效性。仿真实验表明 ,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。     

随机弱实时系统作业调度概率保证分析

随机弱实时系统与强实时系统的显著区别是 ,它不要求实时任务的每一项作业都满足时限要求 ,只要保证作业的时限延误率低于某一阈值 ,其总体执行性能就是可以接受的。提出了概率时间需求分析法 (PTDA) ,用于估计可剥夺静态优先级调度策略下周期性任务的作业满足时限约束的概率的下界 ,并通过一个具体的实例考察了下界的紧性。对实例系统的仿真结果表明 ,PTDA分析的误差小于 1 0 % ,计算速度快 ,可以为弱实时应用的设计提供重要的参考依据     

态势估计中一种基于贝叶斯估计的统计时间推理方法

统计时间推理是态势估计中的一个重要组成部分。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（Ｍａｘｉ－ｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数,估计方差较大。文中建立的已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,将未知时间变量扩展为随机变量,将贝叶斯估计（ＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＢＥ）引入时间推理。经过对两种推理算法的性能进行分析和比较,发现在一定范围内,基于ＢＥ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

非匹配摄动系统协方差矩阵的定界估计

基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ 稳定性理论,在系统矩阵及噪声输入矩阵均存在非匹配摄动的一般情形下,研究随机系统稳态状态协方差的定界估计问题,通过求解两个代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程,给出了该协方差矩阵上下界的估计式,并提供了一个说明性算例     

二维虚拟ESPRIT算法

Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 算法是一种快速的高分辨率方向估计方法,但它是一种一维估计方法,不能直接推广到二维方向估计。本文在 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 的基础上,针对一种特定的阵列结构,提出了一种计算量很小的二维估计方法——二维虚拟 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ,它的计算量同一维 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 相当。     

动态均匀分布模型及Bayes预测

Ｂａｙｅｓ预测是在Ｂａｙｅｓ统计分析基础上得到的一种预测方法,本文给出了观测服从均匀分布的动态均匀分布模型,并在状态向量线Ｂａｙｅｓ最优估计基础上给出了模型参数的修正递推及Ｂａｙｅｓ预测。