保证率点值区间估计的Monte-Carlo方法

提出了一种根据实测样本系列对保证率点值进行区间估计的Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ方法。对于具有正态分布或对数正态分布的样本,首先推出总体参数的分布,然后用Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ法生成总体参数系列,据此求得相应的保证率点值系列,最后通过经验分布推得在给定置信度下保证率点值的区间估计,本文还给出了一个算例。     

噪声统计的Bayes 极大验后估计与系统自适滤波

对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态－逆Ｗｉｓｈａｒｔ分布验前信息情况之下的Ｂａｙｅｓ极大验后（ＭＡＰ）估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于影响网络的态势估计

为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。     

MEMS矢量传感器方位估计误差分析

为提高MEMS仿生矢量传感器的定位精度,对其误差来源进行分析。对于单个矢量传感器,误差来源于其自身灵敏度不一致及流噪声的影响。提出通过分段插值来绘制线性曲线、选用差分测量结构和调整两路输出信号的大小使灵敏度一致;对于流噪声产生的误差,提出一种加聚氨酯导流罩的新结构,可以使水听器抑制流噪声的能力较之前提高20 dB。对阵列而言,选取不同阵元数进行仿真对比分析,得出随着阵元数的增加,水声传感器阵列DOA估计的准确度会随之增高,分辨力也随之增强。通过对影响MEMS矢量传感器方位估计的误差来源进行分析,进一步提出解决方案,为提高其定位精度提供了有力的科学支撑,从而为MEMS矢量传感器的工程化应用奠定了坚实的基础。     

通信误码率对浮标声纳系统DOA估计性能的影响

浮标声纳受到功耗、体积和硬件复杂度等因素的限制,通常将接收数据通过无线信道发送到终端设备进行处理。由于多径传播、衰落特性以及多普勒效应等众多因素的干扰,信号在无线通信传递中会产生误码并影响最终系统性能。针对复杂传输信道环境下的浮标声纳系统,研究了误码率对系统的多目标方位估计性能的影响,并通过计算机仿真给出了误码率允许的门限。     

信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。     

基于退化量分布的某型电连接器寿命预测方法

使用基于退化量分布的方法对某型电连接器进行了寿命预测,得到了其可靠度曲线并预测出其平均寿命为398 895 h。通过对各加速应力水平下所有样品的退化量进行拟合优度检验,得出退化量在各测量时刻最优服从正态分布,进而确定了退化量均值、方差与温度应力之间的关系。为了提高估计精度,使用极大似然法进行整体统计推断获取未知参数的估计值,并基于参数值与温度的关系外推出样品在工作温度下的可靠度函数。通过可靠度曲线的比较,获知样品寿命较好地服从对数正态分布,并基于此进行了平均寿命预测。     

浅海远程目标稳健方位估计方法性能分析

受浅海多途效应的影响,传统方位估计方法在空间谱上将出现谱峰偏离甚至分裂现象。针对这一问题,提出了一种新的浅海稳健方位估计方法。该方法将简正波模型与阵列信号模型相融合,推导出新的阵列源矢量形式,并结合矢量最优化对阵列源矢量误差施加有效约束,进而提高高分辨方位估计的稳健性。性能仿真分析表明:当存在海水跃变层深度、海水深度及声速梯度等不确定条件下,该方法均具有更高的主峰与旁瓣比以及更窄的-3dB波束宽度。