基于级间设计的人机联合探月方案

基于登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,本文根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。     

一种改进的MCM算法

平均曲率运动模型(MCM)是基于偏微分方程的图像处理模型的一种,具有明确的几何意义.提出了模型中退化扩散项的精确计算方法,并采用了两种新的方向估计方法.实验证明了新方法所得的结果优于原方法.     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

混合气体识别的响应等效性与瞬态信号正交分解模型

针对目前混合气体识别大多采用传感器稳态响应信号、基于线性混合假设或大量样本学习,而瞬态响应信号特征分析主要应用非正交分解的问题,提出一种基于响应等效性与瞬态信号正交分解的混合气体识别模型。分析金属氧化物半导体传感器对混合气体的响应特性,建立基于气体响应成分等效性假设的气体非线性混合模型,在此基础上,提出并应用一种新的正交基函数——扩展类Legendre正交基,对气体传感器瞬态响应信号进行分解;通过对正交分解系数与气体浓度的回归分析,验证二者之间的指数型关联关系,并以正交分解系数为特征参数,利用气体非线性等效混合模型对混合气体分解与辨识。实验结果表明,尽管这种混合气体识别模型仅用单一气体检测的先验知识,对混合气体的识别误差仍可达到15%以内。     

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。     

寿命试验持续时间的预测

工程界中诸多电子元器件的寿命都可以看作或近似看作是服从指数分布的,只有经寿命试验掌握各类电子元器件寿命的分布情况,才能对整个电子系统的可靠度有较充分的认识,从而对整个电子系统中的电子设备进行合理布局,优化控制,使其在实际应用中最大程度地发挥其作用。分别给出服从单参数指数分布的样本在寿命试验的早期结果上预测寿命试验的总持续时间的精确与近似方法的证明,并对两种预测方法在不同情况下的预测结果进行比较。     

马尔科夫链扫雷效果评估模型可信度验证

目前基于马尔科夫链的扫雷作战效果评估模型从单链到多链,理论模型与算法设计已经架构完毕,但该模型的可信度还有待验证。文中利用误差分布拟合检验的方法,对模型可信度进行验证,计算表明,该模型可信度较好。     

复杂系统维修性综合评估技术

分析了复杂系统使用期间维修性水平动态变化特点,研究了复杂系统在使用中维修性数据特点、类型和分布确定方法,建立了复杂系统使用期间维修性指标综合评估模型,提出了维修性增长极大似然评估方法,为复杂系统维修性指标计算和评估提供参考。     

直扩信号侦收技术研究

DS信号是一种具有优良电子防御能力的新型通信信号,广泛运用于军事、民用通信系统中。对抗这种技术的侦察手段目前还没有取得实用性的进展,因此,需开展大量的理论和实践工作。总结了在低信噪比下对直接序列扩频信号侦收的方法,并比较各个方法的优缺点,探讨了其中一些关键问题和新技术途径。