基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

大整数乘除运算在PC机上的实现

大整数在要求高精度的应用中非常有用.特别是大质数和一般大整数有一个极为重要的应用,就是关于计算机数据加密.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.由于所使用的机器和所用语言的限制,大整数的"乘""模"两种运算很难运用高级语言中的"乘""除"运算.提出了一种逐位存储、按字节运算的方法,并用C 实现了大整数的十进制乘除法运算,之后将提出的算法与类似算法的时间复杂度进行了比较,最后给出了算法的运行时间.     

基于几何法和信息融合的2D雷达目标高度估计

在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。仿真计算表明 ,基于融合方法得到的高度估计较之只用几何方法得到的高度估计 ,性能得到了明显的提高。     

Replicated batch means for steady‐state simulations

This paper studies a new steady‐state simulation output analysis method called replicated batch means in which a small number of replications are conducted and the observations in these replications are grouped into batches. This paper also introduces and compares methods for selecting the initial state of each replication. More specifically, we show that confidence intervals constructed by the replicated batch means method are valid for large batch sizes and derive expressions for the expected values and variances of the steady‐state mean and variance estimators for stationary processes and large sample sizes. We then use these expressions, analytical examples, and numerical experiments to compare the replicated batch means method with the standard batch means and multiple replications methods. The numerical results, which are obtained from an AR(1) process and a small, nearly‐decomposable Markov chain, show that the multiple replications method often gives confidence intervals with poorer coverage than the standard and replicated batch means methods and that the replicated batch means method, implemented with good choices of initialization method and number of replications, provides confidence interval coverages that range from being comparable with to being noticeably better than coverages obtained by the standard batch means method. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

钢质油罐底板腐蚀概率估计

针对钢质油罐底板腐蚀,首先分析了油罐底板腐蚀工程检测数据的特点和腐蚀试验数据统计分析理论;然后针对工程检测信息不完全的特性,以最大腐蚀深度的预测估计为目标,建立了以轻微腐蚀面积估计来实现腐蚀概率修正估计的模型;最后利用广州等地27个罐约900条检测数据估计了油罐底板的最大腐蚀深度。其最大相对误差小于45%,约80%的相对误差优于30%。     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.