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.     

面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。      

考虑随机效应的多源信息融合剩余寿命预测

为了合理利用同类设备的先验信息，提高参数估计和剩余使用寿命（RUL）预测精度，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的RUL预测方法。利用考虑随机效应的线性Wiener过程对设备的退化过程进行建模；利用期望最大化（EM）算法，融合先验退化信息和先验失效寿命数据信息，计算模型中的未知参数；根据Wiener过程参数估计的性质，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的非线性Wiener过程参数估计方法；利用激光器数据和疲劳裂纹数据进行实验验证。实验结果表明：与基于历史退化数据或失效寿命数据的方法相比，所提方法能有效提高参数估计和RUL预测的精度。     

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

航天电子设备可靠性评估方法研究

建立了一种综合利用航天电子设备分系统可靠性信息和试验数据以及整机系统试验数据的Bayes可靠性评估方法.该方法利用最大熵方法融合分系统可靠性信息,推导了从分系统可靠性矩到系统可靠性矩的计算公式,然后建立了基于继承因子ρ的混合β先验分布,结合整机系统试验数据确定后验分布,最后,基于后验分布推断航天电子设备可靠性.采用该方法对航天电子设备可靠性进行了评估,当整机系统试验数据为240次时,航天电子设备在置信水平0.70的情况下可靠度可达到0.9991,所要求的整机系统试验次数比经典方法约降低了4/5.     

基于Bayes统计模型的卫星融合定轨方法研究

根据目前天基导航系统现状,结合中国对低、中轨卫星精密定轨的要求,给出了天地基信息融合定轨的原理;结合卫星待估融合参数的先验信息,提出了基于Bayes统计模型的卫星精密定轨方法;在卫星观测的线性化融合模型中引入观测噪声,利用概率估计融合模型,根据Bayes理论进行卫星状态改进量的最大后验估计,并分析了Bayes估计方法的定轨精度;依据期望融合的待估改进量方差最小规则建立了相应的参数求解算法;最后以导航融合测控系统中测距和测速数据的融合定轨为例进行了仿真实验,表明该融合方法能够得到很好的定轨效果。     

利用相似产品信息的成败型产品Bayes可靠性评估

在成败型产品的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史数据来确定先验分布.但在工程实际中,历史样本和样本本质上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有着显著影响.为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后,根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断.该方法不仅充分利用了相似产品信息,而且突出了产品的独有特性.     

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。     

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

反高斯分布环境因子估计

研究了反高斯分布环境因子估计。根据指数分布和对数正态分布环境因子的定义及数据折算与综合的方便,给出了反高斯分布环境因子的定义。据此定义,用经典方法和贝叶斯方法推证了环境因子的上、下限,并给出了一些近似式以便于计算。实例计算结果较令人满意。     

火箭发动机性能可靠性的Bayes分析

基于液体火箭发动机性能试验数据服从正态分布的条件 ,假定天地试验环境下分布的标准差不变 ,运用Bayes方法对正态分布天地试验条件下的环境因子进行分析。首先给出环境因子先验分布选择的方法 ;然后由Bayes公式结合少量的空间试验数据 ,得出环境因子的Bayes估计模型 ,最后给出空间试验条件下性能可靠性的分析方法 ,文中用实例说明了该方法的有效性。     

故障样本量确定与分配一体化设计方案

针对当前测试性验证领域未能考虑故障样本量确定和样本分配2个环节的相互联系，以及现有样本分配方案对影响因子的选择没有统一的框架，导致确定的故障样本量和样本分配不合理的问题，提出了一种故障样本量确定与分配一体化设计方案。首先，以层次Bayes网络模型为框架，融合各节点测试性指标先验信息得到顶层测试性指标的融合分布，并建立故障样本量确定流程；其次，引入结构重要度作为样本分配影响因子，同时结合故障模式影响及危害性分析（FMECA）信息确定节点和故障模式的样本分配影响因子，提出基于节点和故障模式的二次分配框架实施样本分配；最后，通过实际案例进行对比分析。结果表明:相比其他样本分配方案，所提方案能充分考虑系统结构及其先验信息，进而实现了故障样本量确定和分配一体化方案的设计，保证了所确定的故障样本量和分配的合理性，具备更好的工程适用性。      

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.      

无需先验信息的水平集SAR图像分割方法

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果.     

服从不同分布的疲劳寿命分散系数分析

民机结构的疲劳寿命服从双参数威布尔分布,其分散系数与战斗机基于对数正态分布的疲劳寿命分散系数存在明显的不同.为分析疲劳寿命服从这两种不同分布时分散系数的区别和联系,导出了疲劳寿命服从双参数威布尔分布时的理论和试验用疲劳寿命分散系数计算公式;并从理论基础和数值计算结果两个方面,对服从对数正态分布和双参数威布尔分布的疲劳寿命分散系数进行了对比,所得的结论对确定民机结构疲劳寿命分散系数提供了重要的技术依据.     

备份设计的可靠度

文章在两类不同的验前分布情况下,用贝叶斯定理推断并联、待机和多数表决系统的可靠性置信下界。其解可供电子系统设计者参考。     

基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

基于Markov随机场(MRF,Markov Random Field)的SAR图像分割方法利用了SAR图像的灰度和结构信息,能在分割过程中有效抑制斑点噪声,获得较高的分割精度.但这类方法的缺点是模拟退火的计算量很大.针对该问题,提出了一种基于快速退火MRF的SAR图像分割处理方法.该方法根据SAR图像Gibbs分布的特性,在求取全局最优解时,首先寻找邻域系统中占有支配地位的某种标记,若存在占支配地位的标记,用此标记更新状态;反之,则沿用传统模拟退火的方法随机更新状态.由于该方法引入基于Gibbs分布的先验判决进行系统状态更新,因此能够快速求得全局最优解.最后对真实SAR图像进行处理,处理结果验证了算法的有效性.