基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.      

多表冗余惯导数据融合算法及在自对准中的应用

针对多表冗余惯导系统的自对准问题，基于某型三正交两斜置冗余的十表惯导系统，对仪表数据融合算法进行了研究。通过分析和仿真验证了最小二乘估计的数据融合算法在提高系统自对准精度中的有效性，并在静态对准试验的基础上，构造了基于仪表零偏稳定性的加权矩阵。试验结果表明:相较于只使用正交仪表的数据，数据融合可以有效提高系统自对准精度，使斜置冗余仪表的数据得到充分利用，改进算法精度比马尔可夫估计有所提高。      

光纤陀螺/GPS组合导航系统中的信息融合技术

光纤陀螺捷联惯导系统用于导航定位具有自主性的优点,但系统误差随时间累积.全球定位系统(GPS,Global Position System)用于导航定位精度很高,误差不随时间积累,但抗干扰性能很差,没有自主性.运用信息融合技术将光纤陀螺捷联系统和GPS进行组合,将GPS的高度信息引入惯导高度反馈通道,设定反馈系数,抑制高度发散,将GPS经度、纬度、地速信息作为系统卡尔曼滤波器量测信息,消除惯导积累误差.提出的信息融合方案运用于某中精度光纤陀螺/GPS组合导航系统并进行路试,导航系统输出3个方向位置数据与定位基准相比,误差不随时间积累,路试结果表明此信息融合方案的有效性及工程的实用性.      

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

乏信息多传感器压力数据自助模糊融合估计

乏信息多传感器压力测量数据的融合估计是压力测量研究的重要问题,不同于经典的统计学方法,结合自助法和模糊数学的相关算法,提出一种实现乏信息多传感器压力测量数据融合估计的自助模糊数学模型.对具有乏信息特征的多个压力传感器的测量数据进行自助抽样;利用最大熵算法构建出不同时刻与位置的多个压力传感器测量数据的自助分布;用自助分布进行加权均值计算,提取相应特征值,得到自助融合序列;通过模糊隶属函数得到所测压力值的真值与区间估计.实例计算表明：在乏信息条件下,算法精度可达87%;在大样本条件下,测量数据在置信水平99.7%下,融合估计可靠性可达95%,验证了乏信息自助模糊融合估计算法的有效性.     

基于伪寿命的加速退化机理一致性边界检验

根据寿命型随机变量的加速机理一致性条件,提出一种基于伪寿命的加速退化机理一致性边界检验方法,通过由低到高逐一对各个加速应力水平下的退化机理一致性进行检验,来确定加速退化机理一致性的边界应力水平.针对工程常用的两类寿命型分布——对数正态分布和Weibull分布,分别以对数标准差和形状参数为退化机理表征量,在产品伪寿命估计的基础上建立了退化机理表征量齐性检验的F统计量,导出了退化机理一致性检验拒绝域的解析式,给出了退化机理一致性边界检验的具体步骤.该方法能够充分利用多个应力水平下表征产品退化机理一致的横向信息,有效提高了检验的精度.以某镀膜平板玻璃热退化机理一致性边界温度的确定为例,分析说明了该方法的合理性与有效性.     

基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法

土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段，未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题，提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法，该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子，并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法，相关系数提高了24.69%，均方根误差下降了22.28%，与均值融合法相比，相关系数提高了26.77%，均方根误差下降了23.26%，证明了所提方法能有效提高反演精度。      

SINS外场系统级标定方法的优化——最佳六位置

静态多位置标定问题,不同位置编排方式会影响辨识精度.针对六位置标定方法,通过建立位置编排与惯组9个误差参数(加速度计零偏、标度因数误差和陀螺零偏)标定精度之间的关系,将惯组位置编排问题转化为Fisher信息矩阵的优化问题,并在A-最优、D-最优和E-最优3个优化指标下,给出了惯组位置编排的最优方案,通过仿真与满足可辨识条件的一组位置编排比较,结果表明最优方案能够提高加速度计零偏和标度因数误差的标定精度.      

基于有限存储空间的分布式传感器融合估计器

研究具有信息传输模型不确定性、随机时间延迟和数据丢包的网络化多传感器分布式融合估计问题。模型的不确定性刻画为系统矩阵中的非高斯非白噪声干扰，在远程处理中心处设置有限长度的存储空间用来存储各个传感器延迟到达的测量值。在最小方差原则下设计了一种利用测量值到达变量的最优常增益局部估计器，利用协方差交叉加权方法得到最优分布式融合估计器并推导得到使得估计器有界的条件。最后，通过某电源系统计算实例仿真验证所提融合估计器的有效性。     

基于累积误差效应的瞬变加注量融合算法

为提高火箭推进剂加注量的计量精度,在原系统单一的流量计基础上新增超声波流量计和高精度液位计,并对液位计进行液位-体积标定,使三路测量设备同时参与加注量计量.根据设备计量原理分析了三路加注量数据的变化特性和误差特性,并利用时域估计法和数据加窗法推导了各瞬变加注量误差信号的方差估计算法,给出了基于方差最小二乘意义下的最优加权融合结果.实际应用表明该融合算法可以有效地抑制累积误差的不断扩大,提供比原始数据精度更高的实时加注量数据.     

证据源权重的计算及其在证据融合中的应用

证据融合是提高目标识别准确性的有效方法.为了解决高度冲突证据融合时产生不合理结果的问题,提出了证据源权重的评定原则.引入了证据距离的概念,根据证据源权重的评定原则,提出了证据源权重的计算方法,实现了对各传感器证据的按权相加修正,从而在信息融合之前消除了冲突证据,避免了不合理结果的产生.为了有效利用先验知识,提高目标识别的效率,分两种情况设计了证据融合的方案,并进行了融合复杂性分析.分别对两种证据融合方案进行了仿真试验并进行了比较分析,仿真结果验证了使用证据融合进行目标识别的有效性.     

利用多尺度区域权重的红外可见光图像融合

针对红外、可见光图像融合，提出了一种利用多尺度区域权重的方法，获得既具有良好视觉效果又能保留和继承特征细节的融合结果。首先，通过改变平滑滤波的参数构建多尺度分解，获得一系列具有不同细节的双波段图层；其次，基于每一图层生成区域权重图，实现双波段图层融合;最后，利用适当的系数对融合后的图层进行合成，获得最终的融合结果。通过对比实验结果的主客观评价分析，证明本文方法能够产生最佳视觉效果的融合图像，能保留和突出原始双波段图像中的细节与特征，并能获得最佳的客观评价指标。     

基于支持度的MEMS陀螺信息融合方法

为了解决微机械电子系统(MEMS, micro electronic mechanical system) 惯性器件测量准确度低、噪声大、长时间单独使用导航误差积累大等缺点,提出了一种MEMS陀螺阵列结构设计,在完成微型惯性测量单元(MIMU, micro inertial measurement unit)的标定后,采用基于支持度的信息融合方法对陀螺阵列输出进行信息融合。试验结果表明：该结构设计和信息融合方法能够有效的提高MIMU的测量准确度,具有一定的工程应用价值。     

基于框架域的随机游走全色锐化方法

针对多光谱图像与全色图像的融合问题,提出了一种新的全色锐化方法。该方法首先通过亮度、色调、饱和度(IHS)变换与非下采样框架变换将原图像从空间域变换到框架域,然后利用基于图论的随机游走,建立高频框架系数的统计融合模型。此模型根据高频框架系数的邻域相关性与尺度相关性构造新的随机游走协调函数,将高频框架系数融合权重的估计转化为随机游走标记问题的求解。实验结果表明,该方法有利于保持图像的光谱信息和边缘轮廓信息,可以在降低融合图像光谱误差的同时提高空间分辨率,并且优于一些主流全色锐化方法。     

基于置信度的TOF与双目系统深度数据融合

为了解决铁路火车等结构单一环境的三维重建问题,提出了置信度的概念,将TOF系统与双目系统的互补性特点有效结合。通过联合标定,建立起TOF系统与双目系统的坐标关系,将TOF中的点映射到左相机视角下,得出双目系统左相机视角下的TOF测量视差图,再利用图像分割以及曲面拟合对其上采样处理至双目图像的分辨率大小。根据各系统特点定义置信度,确定数据融合的不同系统权重。利用Middlebury的数据集处理结果,融合后的匹配精度较双目系统精度提高一倍以上,且视差图的分辨率提升至与双目系统相同大小。      

基于Bootstrap理论的小子样寿命评估模型

针对航天产品小子样、长寿命的特点,提出了基于Bootstrap理论的小子样寿命评估模型。采用B-样条函数构造Bootstrap样本经验分布函数,进行放回抽样。在此基础上,分别采用非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法建立了寿命评估模型。采用提出的模型对空心阴极循环点火寿命试验数据进行评估,得到多个寿命特征结果,与传统的参数极大似然估计方法的计算结果进行了对比分析,其评估精度满足工程的应用需求,验证了该模型的工程实用性和有效性。      

乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报

乏信息材料布氏硬度测量误差的预报是硬度计量领域的新兴课题,有别于传统的统计学理论,综合灰色系统理论和自助法的理论知识,提出一种实现乏信息材料布氏硬度测量误差预报新方法.对小样本空间的材料布氏硬度测量数据中各误差源影响进行标定,计算各误差源对测量结果的误差传递系数,并对各误差源数据序列进行自助法抽样,通过灰自助融合建模获得误差源标定预测值;按照误差合成的方法实现乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报.通过具体的实例进行计算,所得的预报结果与采用标准硬度机所得测量结果一致,验证了乏信息材料布氏硬度测量误差灰自助预报新方法.     

基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法

为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。