一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于ML-Ⅱ的指数分布可靠性多层Bayes估计

Bayes估计法是可靠性评估中应用最为广泛的方法之一,指数分布的Bayes验前概率密度函数中的重要参数主要依靠Reformulation法和Box-Tiao法确定,具有较强的主观经验性。基于Beyes估计的基本思想,以试验数据为依据,利用第二类极大似然估计法(ML-Ⅱ估计法)确定Bayes方法中的相关参数,避免了参数确定的主观性。实例表明结果合理,方法客观、可行。     

武警初级指挥院校本科生毕业论文撰写工作探析

撰写毕业论文,是武警初级指挥院校本科教育全过程中对院校和学员都具有多重重要意义的一项系统工程。学员、教员和管理环节是决定毕业论文质量的三个主要矛盾方面。学院应正视学员毕业论文撰写工作中的现实不足与问题,准确分析原因,努力把握规律和特点,积极采取对症之策。     

军事电子信息系统能力需求分析概述

军事电子信息系统现已发展成为支持信息化作战的核心系统,基于该系统与作战思想、方式之间紧密关联的特殊性,阐述了军事电子信息系统能力需求分析在信息系统需求工程中的重要地位和作用,分析了军事电子信息系统能力需求分析的基本内容,探讨了能力需求分析的实施过程,并进行了弹道导弹信息感知系统能力需求分析。通过对军事电子信息系统能力需求分析实施过程及其应用的研究,为军事电子信息系统能力需求工程提供借鉴。     

基于MIDAS的大跨度斜拉桥行波效应分析

针对宜巴段三塔四跨斜拉桥工程实例,结合MIDAS软件,进行动态时程分析,对比研究了行波效应对桥塔、桥墩各控制点的位移、剪力以及轴力的纵向地震反应的影响。通过施加-EL-Centro纵向地震波作用,模拟出斜拉桥控制点的位移、内力地震反应最大值,得出结论：对于多塔斜拉桥,行波效应对各桥塔塔底、各桥塔塔顶内力、位移响应的影响不同。     

独立分量分析在雷达盲信号处理上的应用

独立分量分析(ICA)是近年来发展起来的一种有效的雷达盲信源分离方法。目前新体制雷达的大量涌现,运用原有的雷达分选方法是无法分选的,这已经无法适应现代复杂的电磁环境。在深入分析FastICA算法的基础上,将其应用于连续波雷达信号分选中。计算机仿真表明,这种算法应用于连续波雷达盲信号分选时,不仅提高了信号的分选速度和信号分离的准确率,而且可以有效地提高信号分选的效能,也为盲信号处理提供了一种新的思路。     

基于改进的相干法的InSAS三维地形生成方法

提出了一种利用时延测距进行干涉合成孔径声纳(InSAS)数字高程模型(DEM)重建的方法。重点研究了采用相干系数估计两幅合成孔径图像的时延,并利用插值和相位修正提高时延估计精度的方法。分析了时延估计过程中可能出现的时延跳变情况,并给出了解决办法。采用仿真数据和干涉合成孔径声纳样机实测数据对所提方法进行了验证,结果表明:该方法是有效的,能够获得可靠的高程结果。相比传统的干涉处理方法,该方法避免了图像配准、相位滤波、解卷等步骤,实现起来更加简便。     

一种波束内目标与诱饵 DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。     

基于熵权灰关联法的基地防空作战方案优选

海军基地防空作战方案优选问题是海军基地防空作战指挥决策的重要内容,其实质是一个多目标(指标)决策问题。尝试将熵值理论与灰色关联分析法结合,建立基于熵权的灰色关联分析模型,有效地解决了权重分配偏差问题,并在分析作战指标的基础上对待选方案进行加权关联度排序,从而得到总体方案最优排序结果。     

Bayesian analysis of queues with impatient customers: Applications to call centers

Queuing models have been extensively used in the literature for obtaining performance measures and developing staffing policies. However, most of this work has been from a pure probabilistic point of view and has not addressed issues of statistical inference. In this article, we consider Bayesian queuing models with impatient customers with particular emphasis on call center operations and discuss further extensions. We develop the details of Bayesian inference for queues with abandonment such as the M/M/s + M model (Erlang‐A). In doing so, we discuss the estimation of operating characteristics and its implications on staffing. We illustrate the implementation of the Bayesian models using actual arrival, service, and abandonment data from call centers. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012