Progressive Type‐II censoring and coherent systems

A new connection between the distribution of component failure times of a coherent system and (adaptive) progressively Type‐II censored order statistics is established. Utilizing this property, we develop inferential procedures when the data is given by all component failures until system failure in two scenarios: In the case of complete information, we assume that the failed component is also observed whereas in the case of incomplete information, we have only information about the failure times but not about the components which have failed. In the first setting, we show that inferential methods for adaptive progressively Type‐II censored data can directly be applied to the problem. For incomplete information, we face the problem that the corresponding censoring plan is not observed and that the available inferential procedures depend on the knowledge of the used censoring plan. To get estimates for distributional parameters, we propose maximum likelihood estimators which can be obtained by solving the likelihood equations directly or via an Expectation‐Maximization‐algorithm type procedure. For an exponential distribution, we discuss also a linear estimator to estimate the mean. Moreover, we establish exact distributions for some estimators in the exponential case which can be used, for example, to construct exact confidence intervals. The results are illustrated by a five component bridge system. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 512–530, 2015     

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。     

受互联网思路启发的电力系统重要节点评估算法

对电力系统中重要节点进行有效区分,有助于在资源有限的条件下对重要节点施加额外保护或改变拓扑结构,从而提高系统鲁棒性、降低事故发生的概率。受网页排序算法启发,提出电气链接结构分析的随机方法(electrical stochastic approach for link structure analysis, E-SALSA)用于电力系统重要节点评估。该算法综合考虑了电力系统拓扑结构、潮流等因素对节点的影响,能够有效反映电力系统的真实情况,并且其特点更符合电力系统背景。在IEEE300节点电力系统中,使用失负荷规模和最大子群规模两个指标对E-SALSA算法与电气介数算法、基于共同引用的超链接引导的主题搜索(model based on co-citation hypertext induced topic search, MBCC-HITS)算法进行了对比分析。结果证明E-SALSA算法相比电气介数算法在两个指标上都具有优势,相比MBCC-HITS算法能够更综合考虑各方面因素对节点的影响,进而证明了E-SALSA算法的合理性、有效性。     

视觉惯性导航系统初始化方法综述

视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

舰船水消防系统战斗损伤的智能重构决策与应用

针对当前舰船水消防系统监控点信息孤立、智能化决策程度不高的问题,构建了基于节点的水消防系统功能逻辑模型,提出了基于战斗损伤的水消防系统破损隔离重构使用智能决策算法,并据此开发了水消防智能监控系统。案例对比计算和系统测试检验的结果表明,该智能决策算法以及智能监控系统可以有效提升分析决策的速度和精度,显著提高指挥控制的效率,为水消防系统的战斗破损使用提供有效的支撑。     

针对SCPS-NP的协议分析方法

描述了卫星通信协议中网络层协议SCPS-NP的基本结构,阐述了BM算法与ID3算法原理,提出了一种新的针对空间传输协议的有效分析方法———NP-BM-ID3算法,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明：通过将原有的数据集分类,该算法不仅有效地解决了模式串长度不足问题,而且减少了规则总数,在条件属性数量不变的情况下降低了运算复杂度。     

基于多目标约束的基本保障单元人力资源优化研究

针对装备维修工作中基本保障单元的人员优化问题,在维修过程中为保证以最少的人员在最短的时间内完成预定的维修任务,分析了修理工期与人员数量的关系,应用多目标约束理论建立了工期人员优化的多目标数学模型,通过预处理将模型转化为路径组合优化问题,并用改进的蚁群算法对模型的求解进行了研究,最后通过实例验证了优化模型及求解方法的有效性和实用性。     

基于单亲遗传算法的战时维修力量抽调模型研究

分析了影响维修力量抽调决策的因素,对装备维修力量的抽调问题进行了数学描述,建立了一种基于灰色关联度的多目标优化模型。针对装备维修力量抽调的非线性多目标优化问题,提出了基于单亲遗传算法的求解方法,该算法用换位算子取代了传统的交叉、变异算子,但仍然保持了他们的进化功能。通过仿真算例分析表明,该方法可有效求解多目标的保障力量抽调问题。     

一种用于军事情报分析系统的数据分类算法

针对实时情报自动化分析的实际需求,提出了一种应用于军事情报分析系统的数据分类算法(IDC),突破了原有的单层分类算法框架,构造了双层数据分类框架,设计和实现了各层的算法,验证了相关算法的正确性和有效性,扩展了现有侦察情报系统的实时情报分析和指挥决策功能。