两个单周期的备件存储模型

在工作寿命和修理时间之一服从一般的连续型分布,另一个服从指数分布的情形下讨论了单周期的备件存储问题,通过适当地划分系统的状态,利用Markov更新过程的理论进行了分析,建立了概率型模型,并由模型得到了最佳备件数的求法。     

多故障流系统维修决策的半马氏模型

许多现有的系统维修模型仅仅考虑了一种类型的故障,并把系统的劣化状态作为决策的状态变量。但是,对于大型复杂系统这样的维修策略要应用可能是很困难的。在本文中提出了用于确定最优维修策略的半马尔可夫决策模型。这种模型考虑了大修与小修,系统假定在每次大修后都能“修复如新”。系统的故障流做为Weibull过程考虑。但是,故障则被分为多种不同的类型并且考虑了它们之间的相关性。维修决策的状态变量是当前故障类型及累计故障次数。模型的目标函数是找出使单位时间的运行维修费用最小化。作者还给出了求解模型的混合策略迭代仿真算法。并且本文还给出了一个说明性的算例。     

马尔可夫理论在民船战时征集过程中的应用

本文根据我国内河、沿海航运情况和高技术条件下渡河工程保障特点,结合我国军目前装备的实际情况和战时可能的需求、运用马尔可夫理论,对作战地区内水域上的民用船只征集问题进行定量分析,把握数量分布情况,为首长定决心提供辅助决策,以利于和平时其军用预选渡场建设和战时对民用船只的征集使用。     

一种高质量的极低比特率声码器

在数字语音通信中,极低速率语音编码有着广泛的应用前景,是声码器研究中的重要课题。本文提出了一种高质量的极低比特率声码器,这种声码器利用了矢量量化,马尔可夫链等技术,对经过线性预测分析后得到的语音参数进行压缩。计算机模拟结果证明所提出的极低比特率编码系统是成功的,其合成语音达到了较高的自然度和可懂度。     

马尔可夫过程的k/N系统使用任务完成能力分析

研究了任务期间允许换件维修和备件供应时k/N系统的任务完成能力.首先,利用马尔可夫过程分析了k/N系统的状态转移过程,研究了k/N系统在特定维修保障策略下的运行过程.然后,以k/N系统固定任务时间内在正常状态停留时间的分布函数作为其任务完成概率模型,并通过全概率分解和更新过程的分析方法对任务完成概率进行求解.最后,利用任务完成概率模型在Matlab中绘制了任务完成概率随任务时间、任务量、备件携行数量以及备件平均供应时间的变化曲线,讨论并分析了对任务完成概率的影响.     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

一种基于可用性的战术通信子网评估方法

针对战术通信子网可用性建模,利用马尔可夫方法对单网可用性模型进行了数学分析,采用蒙特卡洛仿真法进行验证,并给出了一种考虑了战术层级特点以及节点权重的通信网可用性仿真模型,计算可用性参数来对系统做出可用性评估.实验结果表明,该仿真方法具有一定的有效性和可用性,为战术通信网可用性评估提供了新的思路及参考方法.