Tests for homogeneity of distributions of component lifetimes from system lifetime data with known system signatures

In this article, we discuss the problem of testing the homogeneity of distributions of component lifetimes based on system lifetime data when the system signatures are known. Both parametric and nonparametric procedures are developed for this problem. For nonparametric testing, the Mann–Whitney‐type statistic is used, and its performance and limitations are discussed. Next, we assume the component lifetimes to follow exponential distributions and then develop different parametric tests. Exact and asymptotic methods are developed based on the method of moments estimators. A Monte Carlo simulation study is used to compare the performance of different parametric procedures with that of the nonparametric procedure. Based on the results of the simulation study, discussions and practical recommendations are made and finally some concluding remarks are provided. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 550–563, 2015     

假设检验在军事工程应用中的若干问题

对假设检验这一统计学工具在军事工程应用中值得注意的若干问题进行了探讨,包括假设的设置、检验门限的设置和统计量的构造等,这些问题在理论上有一些一般的指导,但在实际工程应用中,需要根据具体问题进行设计,这中间涉及一些技巧和经验,也容易出现一些常被忽视的问题。指出了这些问题,并给出了在实际工程中应用好假设检验的一些建议。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法

从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。     

机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

基于变步长LMS的谐波电流检测方法的研究

能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.     

一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法

介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。     

再入目标质阻比估计算法研究

再入段目标识别的核心问题是快速高精度地估计出目标的质阻比。针对再入过程的非线性问题,重点研究了样条卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和一种基于"无损传输"的扩展卡尔曼滤波器,仿真实验从质阻比的估计精度和收敛速度以及计算量等方面比较了各滤波算法的性能。仿真结果表明基于无损传输的扩展卡尔曼滤波器的估计精度最高,收敛速度最快。