代理模型选样准则研究

致力于针对确定问题,利用其在已知空间中的样本信息指导该问题其他空间中的样本选择.基于Kriging模型和拉丁超立方设计选样方法,以某数学函数为例,首先研究了设计空间大小对样本选择的影响,然后具体分析了样本分布特性对代理模型预测误差的影响.引入了样本平均疏密度、样本稀疏度、样本紧凑度等概念衡量样本特性,依据不同空间中各参数与代理模型预测精度的关系提出了样本稀疏度准则,并以不同维数的数学函数和翼型气动力分析模型验证了准则的准确性和实用性.     

嫦娥五号探测器月面铲挖采样前后状态变化分析

为了深入研究月球演化历史以及太空环境对月球土壤的风化影响,需要定量分析月球表面物质与次表层物质的状态差异。研究提出一种依据彩色图像数据分析月壤状态差异的方法,利用嫦娥五号任务采样期间获取的月球表面铲挖前后的图像数据,分析了每次铲挖前后月球表面的图像灰度表现特性等特征,分析结果表明:月球次表层物质的平均反射率小于表面物质,全色谱段中的平均变化率为-24.71%;局部区域的月球表面次表层物质的平均反射特性基本一致,全色谱段中的平均变化率为-0.30%;月球表层颗粒形态与次表层颗粒形态可能不一致;月球表层颗粒与次表层颗粒组成和化学分子结构可能不一致。分析数据表明嫦娥五号采样位置铲挖前后的原态月壤和新鲜月壤存在明显状态差异,研究结果可为我国后续月球采样实施方案的改进提供基础数据。     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度分析的高效方法

针对目前很多算法都无法准确、高效地计算小失效概率（10^-4,甚至更小）情况下的全局可靠性灵敏度问题,本文提出了一种高效求解小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度新算法。所提算法通过扩大标准差构造重要抽样密度函数来进行空间分割（SP）,再与无迹变换（UT）结合,利用函数在分割后的子空间内非线性程度的降低和无迹变换方法可以高效计算低非线性程度函数的前二阶矩,来高效准确地计算小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度。所提算法的优点有：重要抽样密度函数的选择可以使得空间分割时向重要区域偏移,并且在分割区域内功能函数的复杂性被降低,从而可以利用无迹变换方法高效计算失效概率,进而高效求得全局可靠性灵敏度。与已有的算法相比,算例说明了本文所提方法的优势。     

基于小样本的试验系统可信度评估方法

针对小样本试验数据信息匮乏、难以利用概率统计方法进行可信度评估的问题,将重抽样方法与小样本区间估计方法相融合,提出了小样本试验系统新型可信度评估方法。利用重抽样理论,获取多个具有相同样本量的相似小样本。根据灰色系统理论,提出了改进的灰色置信度及置信区间的定义及计算方法。并在此基础上通过求公共区间的方式计算原小样本数据的灰色置信区间。该置信区间在相同的置信度下,区间宽度更窄,精度更高。通过算例仿真,验证了上述方法的合理性、有效性,对工程试验中的小样本数据系统评估提供了一定的方法指导。      

宽带雷达中频直接采样信号数字去线性调频方法

为了改善模拟Dechirp方法的接收信号质量,降低中频直接采样匹配滤波处理的运算量,结合这两种方法的优点提出了数字Dechirp实时处理方法。通过理论分析与推导得出数学模型,再从实现的角度详细分析了数据抽取、滤波器设计等问题,同时介绍了适用于数字Dechirp的系统失真补偿方法。仿真与实测数据证明该方法是一种可行、高效的实时脉冲压缩方法。     

基于FPGA的现场数据采集无线传感器设计

针对大型试验现场数据采集具体应用,采用FPGA器件Cyclone芯片作为核心处理器件,利用Cyclone控制A/D转换芯片AD1674执行采样控制,在QuartusⅡ平台下执行软件编程实现正确的A/D转换的工作时序控制流程,并在FPGA片内实现对AD采样后的数据实现串行结构FIR滤波处理。又设计了FPGA对nRF2401的逻辑接口,以通过射频链路向外传输数据。     

变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法

针对变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,提出了一种变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法。在所提方法中,首先将相关变量等价转换为独立正态变量,然后采用基于马尔可夫链样本模拟的线抽样方法,求解失效概率对等价独立正态变量分布参数的偏导数,最后利用等价变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导法则,求得失效概率对相关变量分布参数的可靠性灵敏度。为了解所提方法的效率和精度,对所提方法的可靠性灵敏度估计值进行了方差分析。由于所提方法采用马尔可夫链快速产生失效域中的条件样本,这些失效域中的样本可用来准确获取重要方向,并可作为线抽样的随机样本,因而该方法具有很高的抽样效率。算例结果表明,所提方法是一种计算相关变量可靠性灵敏度的高效率、高精度方法。     

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。