应力-强度模型的Bayes可靠性分析

当应力、强度分别服从于正态分布、指数分布和Weibull分布时 ,分析了应力 -强度模型的可靠性评估 ,着重讨论了无信息验前下的Bayes可靠性评估。仿真结果表明 ,无信息验前下的评估结论可以很好地用频率学派的观点来解释。     

验前分布的稳健性

研究Bayes统计分析中运用验前信息的稳健性 ,给出了正态分布期望值验前分布和指数寿命型分布失效率验前分布的稳健性分析。所论方法对于飞行器系统试验的精度分析和可靠性评估 ,具有较普遍的意义     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

基于复杂网络的机群作战建模与仿真

机群作战已成为战争中的主要作战形式之一。而传统的作战模型,已经不适应其多任务驱动、多机种协作的机群作战特性。为此,以复杂网络为基础,提出了一种构造不同类型的节点连接的动态生成算法,构建了反映真实作战场景的网络描述模型,较好地呈现出了机群作战中的涌现性、模糊性等诸多性质。并提出了描述机群作战网络的统计特征量,通过破击仿真实验,得出了与战争事实相符合的结论,为未来研究机群作战体系效能评估打下了基础。     

多源信息的Bayes融合精度鉴定方法

为了合理运用多种验前信息 ,文中首先引入了验前信息的可信度的概念 ,由此论述了验前信息与现场试验信息的融合方法 ,给出了多源信息下的Bayes精度鉴定方案。最后以实例说明鉴定方案的运用。     

Variables inspection for SPC‐quarantined production

When a control chart signals an out‐of‐control condition for a production process, it may be desirable to “quarantine” all units produced since the last in‐control SPC sample. This paper presents an efficient procedure for variables inspection of such “SPC quarantined” product. A Bayesian sequential inspection procedure is developed which determines whether the out of control production is of acceptable quality. By inspecting the units in reverse of the order in which they were produced, the procedure is also capable of detecting the point at which the process went out of control, thus eliminating the need to inspect units produced prior to the onset of the out of control condition. Numerical examples are presented, and the performance characteristics of the procedure are demonstrated using Monte Carlo simulation. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 159–171, 2001     

Bayesian testing strategies for software with an operational profile

We consider a software reliability model where the failure rate of each fault depends on the specific operation performed. The software is tested in a given sequence of test cases for fixed durations of time to collect data on failure times. We present a Bayesian analysis of software failure data by treating the initial number of faults as a random variable. Our analysis relies on the Markov Chain Monte Carlo methods and is used for developing optimal testing strategies in an adaptive manner. Two different models involving individual and common faults are analyzed. We illustrate an implementation of our approach by using some simulated failure data. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48:747–763, 2001