反舰导弹飞行可靠性验前信息分析与综合

本文从反舰导弹飞行可靠性试验与鉴定的需要出发，分析了验前信息的获取、飞行可靠性数据折算和系统综合等方法。特别提出了导弹飞行过程的分段平均失效率分析方法，是进行飞行可靠性数据统计分析的一种合理近似。     

多层验前信息下可靠性增长的Bayes分析

本文研究了两层验前信息下，指数寿命型可靠性增长试验中失效率A的Bayes估计问题。文中首先讨论了历次寿命试验中关于失效率的回归模型问题，然后由N阶段的可靠性增长试验的子样，运用Bayes方法，给出了两层验前信息下A的估计方法。为了说明文中的方法和工程应用。讨论了单层验前信息下的验前建模方法及其在多阶段可靠性增长试验中的运用。最后给出了失效率的具体Bayes估计的计算公式。     

广义 x~2分布下检验导弹精度的序贯法

本文利用 Grubbs 的广义 x~2分布,讨论了在标准偏差比 v=τ/σ未知的情况下检验导弹精度的序贯法。提出序贯界限 A、B 新的取值,并讨论了这种取值对检验所犯两类错误概率的影响以及检验的 OC 函数的样本期望值。最后通过计算,与 Haggstrom 提出的方法进行了比较。     

直接序列扩频系统的一种快捕方法

对于采用较长 PN 码序列的直接序列扩频系统,序贯检测捕获方法是一种有效、实用的快捕方法。文章着重介绍序贯检测同步捕获系统的工作原理、构成和捕获性能。最后,通过一个实例把序贯检测捕获方法的捕获性能和一般定长检测捕获方法的捕获性能作了比较,计算结果表明,前者的平均捕获时间比后者的快2～5倍。     

一种改进的非相干序贯检测捕获方案

为实现伪码的快速捕获 ,提出了一种基于连续累加的非相干序贯检测判决逻辑 ,同时给出了一种估算连续积分 /累加序贯检测逻辑的采样数的概率分布密度和平均采样数上限 ASN(Average Sample Number)的算法。仿真结果表明 ,连续累加非相干序贯检逻辑达到了预期的虚警概率和检测概率 ,且性能优于传统序贯检测 ,证明了检测逻辑的正确性和可用性。此方案可以为扩频通信系统中如何解决伪码捕获这一问题提供新的思路和方法     

某地空导弹液体发动机可靠性初探

文中提出了一和中对评价复杂系统可靠性行之有效的新方法－综合序贯压缩法，并用此方法对某地空导弹液体发动机的可靠性进行了评估。     

单台套大型设备的可靠性试验方法初探

以某大型雷达的可靠必致命湄试验为例，通过两种标准可靠性试验方案的比较分析，确认序贯试验是单台套大型设备可靠性试验的最佳方案。     

导弹落点密集度的序贯截尾决策

利用后退归纳法讨论了截尾情况下导弹落点密集度的序贯决策方案 ,给出了确定最优停时的一般方法 ,仿真结果表明了方法的有效性     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。     

导弹预警的时空序贯证据融合识别系统

从分析导弹预警系统的目标特征和对抗特点入手,研究建立了时空序贯融合识别的总体方案和系统结构,运用证据理论得到时空序贯融合节点的数学模型.通过仿真数据,分析比较了预警系统中解决冲突的6种证据算法的收敛性和处理冲突的能力,得到了有参考价值的结果.     

Bayes可靠性增长分析中验前分布的不确定方法及其剖析

可靠性增长试验分析中，运用Bayes方法的一个关键问题是验前分布的确定。目前在工程应用中，运用了多种不同的方法来确定验前分布。不同的验前分布将引出不同的评估结果。文中列举了二项分布模型、指数寿命模型以及AMSAA模型下的验前分布确定方法，并作了必要的剖析，指出需要注意的问题及其处置的技术途径。     

采用贯序检测的伪码快捕方法的探讨

本文探讨一种新的、以贯序为思想的伪码快捕方法,根据理论分析和实验结果,得出了几个具有工程意义的结论,并对原设想提出了改进意见。     

成败型产品可靠性评估的Bayes修正幂验前方法

如何合理有效地利用验前信息,是Bayes评定的关键问题.针对小子样成败型产品的可靠性评估,引入修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的成败型产品可靠性参数验后密度函数.通过时参数验后估计的分析,该方法能有效避免验前信息"淹没"现场信息的问题,而幂参数通过验后边缘分布得到.通过对验后估计MSE的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导.     

用于卫星激光测距数据处理的两种序贯估算法的比较

推广的序贯估算法有两种形式:1.积分误差协方差矩阵,2.积分状态转移矩阵。本文通过实例,对这两种形式的估计算法用于卫星激光测距数据处理中的优缺点进行了比较。结果表明:前法较适合于卫星的预报和定轨;后法则更适合予多常参数的估计。     

基于局部熵差的图象匹配方法--算法及计算机仿真

传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差，将信息熵的概念引入到图象匹配中，定义了图象局部熵，并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部，因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。     

基于验前信息融合的复杂电子设备可靠性评估方法研究

以历史批次检测数据为基础,研究了电子设备验前信息的获取方法,提出了基于收缩估计的验前信息融合技术及多源信息融合方法,在此基础上探讨了电子设备可靠性评估方法并进行了应用分析.结果表明该方法适用于电子设备可靠性状态评估,为实现电子设备潜在故障诊断奠定了技术基础.     

火箭飞行信息实时融合检择与平滑求速方法研究

研究火箭飞行测量数据实时融合检择及由航迹位置平滑求速的关键技术。针对火箭飞行测量数据处理的特性,提出两信源、多信源航迹融合检择技术和基于火箭飞行位置(序贯)融合平滑高精度求速方法,有效地剔除了融合前原始信息的过失误差(野值),解决了因过失误差而造成的融合结果信息可靠性降低问题,从而提高了测量信息的融合处理精度。方法实际应用效果良好。     

一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization :SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。     

一种融合验前信息的特小子样精度评估方法

如何合理有效地利用验前信息是小子样精度评定中的关键问题.针对导弹制导精度评定,提出了一种根据验前信息确定验前分布参数,融合验前信息和飞行试验信息的精度评估方法,该计算方法引入了验前信息的可信度指标,能够有效避免验前信息“湮没”现场信息的情况,而且可以进一步解决信息使用的主观性问题.为工程应用提供了一定的指导.     

寻的导弹制导中距离测量可能错误时的多模型滤波

寻的制导雷达在电子干扰条件下可能测得错误的距离信息，以切换系统模型来描述此问题，并提出了一种新的多模型跟踪滤波器来实现制导信息的估计。该滤波器分两步序贯处理角度测量和距离测量数据，从而有效地改进了距离测量修正中的线性化参考点。仿真结果表明，这种估计方法使得距离测量正确情况下的滤波精度得到提高，并且能以很高的概率消除错误的距离测量数据对滤波的影响。