数字分析法在消防统计中的应用

数据质量不仅是统计工作的生命线,也是进行各种定量分析的重要基础.利用科学的方法诊断统计数据质量已成为统计学界探讨和研究的热门内容之一.Benford定律中第一位数字的分布规律应该满足对数分布,当数据出现质量缺陷或人为修饰后该样本数据将与Benford定律的期望频率出现偏差.将Benford定律引入到消防统计数据进行质量分析,运用Pearson相关系数对《中国消防年鉴》（2012）公布的消防统计数据进行实证分析,结果表明：统计数据质量较高.     

基于曲面拟合的宽带阵列模型误差有源校正

针对阵列模型误差难以建模的问题,提出一种新的非参数化有源校正方法。首先,测量部分离散方向点上的导向矢量。然后,利用测得的导向矢量拟合所有的模型误差曲面,并得到多项式系数。最后,在DOA估计时利用多项式系数计算所有方向和频率上的导向矢量。该方法适用于宽带阵列,且需要的数据存储量小。仿真实验结果表明该方法的校正误差非常小。因此,该方法具有一定的工程实用价值。     

某型多管火箭炮射击精度对重复毁伤影响

基于射击学理论和毁伤理论,采用矩阵法,建立了某型多管火箭炮射击的重复毁伤分析模型,研究了该型多管火箭炮射击误差对重复毁伤的影响,得出了射击诸元误差和射击散布误差变化对重复毁伤影响的具体规律和二者之间的不同。研究结论对于弹道修正火箭弹设计精度指标确定、弹药消耗规律研究及作战指挥决策具有参考意义。     

高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

水下航行体惯性类水动力系数的计算方法

为了系统地计算水下航行体全套惯性类水动力系数,提高计算效率和计算精度,通过基于无粘模型的计算方法对水下航行体的运动进行了预报;通过UDF及动网格技术,对匀速运动和匀加速运动的SUBOFF模型进行了分析.设计了单方向速度线性变化的匀加速直线运动和匀加速回转运动,并通过换算和数值拟合处理得到了潜艇所受的惯性力和惯性类水动力系数.该系数与试验误差保证在6％之内,验证了所提方法的可行性及准确性.     

基于能量度量的星载AIS信号自适应码元同步抽取算法

基带信号码元同步抽取是目前星载AIS(Automatic Identification System)信号处理中的一个难点问题,针对过零检测和迟门早门等现有算法存在的不足,提出了基于能量度量的基带信号自适应码元同步抽取算法。将基带信号根据采样率和码速率的比值分割成相同的段的组合,之后分别计算每个段内相应样点的能量度量,最后选择使能量度量最大时的样点集作为最优同步抽取样点,该样点集具有最大信噪比。仿真结果验证了该算法误码率优于过零检测和迟门早门算法。     

一种基于混合模拟的计算组合电路中软错误率的方法与工具

随着工艺尺寸的不断缩小,组合电路引起的SER(Soft Error Rates)越来越严重.针对使用HSPICE计算组合电路软错误率速度较慢以及使用传统的组合电路软错误率分析工具在对待重汇聚时计算精度不高的问题,本文提出了一种混合模拟的方法,并基于该方法实现了组合电路软错误率分析工具.该混合模拟方法使用HSPICE模拟发生重汇聚的逻辑门;使用快速的脉冲传播算法模拟其他逻辑门.模拟结果表明,该方法可以在速度和精度上达到很好的折中.通过与国际上常用的组合电路软错误率分析工具进行比较发现,在重汇聚发生较多的电路中,该混合模拟方法更能真实地反应组合逻辑中的软错误率.     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

两种解相关算法的DOA估计性能研究

MUSIC算法能对独立信号的波达方向（DOA）进行有效估计,但该算法对相干信号或强相关信号进行DOA估计时,算法性能会随着相关系数的增加而急剧恶化甚至失效．针对该问题,利用前后向空间平滑技术与修正MU—SIC算法进行去相关,研究了它们去相关的基本原理及优缺点;利用MUSIC算法通过实验仿真对相关信号的波达方向估计性能进行了研究,分析了信号间相关系数对前后向空间平滑算法与修正MUSIC算法的测向性能的影响,并验证了算法去相关的有效性．     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。