一种密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始算法

 本文研究密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始问题。文中首先提出主跟踪子空间和边缘跟踪子空间的定义与性质,接着修正Bayes轨迹确定方法BTC,并将其与具有残差滤波的修正概率数据关联滤波算法MPDAF-RF有机地结合起来,提出一种适合高密集多回波环境的机动多目环跟踪起始方法——“全邻”Bayes跟踪起始算法ABTI。Monte Carlo仿真表明,本文所给出的算法不仅克服了一类概率数据关联滤波方法没有跟踪起始机理的缺陷,而且辨别目标与虚警的能力很强,不失为解决高密集多回波环境下机动多目标跟踪起始的有效方法。     

以B(O,O)作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限的讨论

本文对以B(0,0) 作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限进行了讨论,提出: 1° 用梅林变换法得到的贝叶斯精确解与矩拟合法得到的贝叶斯近似解,两者比较接近。 2° 矩拟合法得到的结果,相对于经典精确解是“冒进”的,经模拟计算,从覆盖系统可靠性真值P~*的百分比来看,也是冒进的。     

截尾寿命试验下双参数指数分布 可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计

设产品寿命为双参数指数分布,本文对于在无替换定数定时截尾试验下所获得的顺序样本x_(1)≤x_(2)≤…≤x_(r),给出了可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计。运用随机模拟方法,将它们与经典的极大似然估计进行了比较,结果表明,它们的精度要比极大似然估计好些。     

某型晶闸管恒加寿命试验中数据处理的Bayes方法

对寿命服从Weibull分布的某型晶闸管恒定应力加速寿命试验中的零失效数据,运用经典的统计方法和Bayes方法进行了处理,分别给出了在正常应力下失效概率的极大似然估计和多层Bayes估计,对2种估计结果与现场试验数据下所得估计结果的比较表明,Bayes估计的绝对误差为5.89×10-5,它小于极大似然估计的绝对误差2.438×10-3。随机模拟表明本文所给方法正确有效。     

基于Bayes理论的成败型装备鉴定试验风险分析

为了充分考核成败型装备的性能指标,合理确定鉴定试验统计方案,利用Bayes理论对试验风险进行了重点研究。在选取先验分布为Beta分布的条件下,给出了工程中常用两种风险(平均风险和后验风险)的表达式,并详细解释了两种风险的研究思路和适用范围。在此基础上,从鉴定试验可能出现的结果出发,建立了最大后验风险模型,给出了其相关性质,并对比后验风险、经典统计风险,说明了其保守性和适用性的优点,更能保护使用方的利益。利用数值分析,说明基于最大后验风险确定的试验统计方案符合工程认识,相对经典统计风险,其减少试验总数18%~63%,验证了方法的可行性。同时,通过分析三种风险与先验信息、区间估计的数值关系,对最大后验风险的性质进行了验证,说明其具有较好的推广性。      

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。     

一种提高空间实验室定轨精度的方法

以近地航天器轨道动力学为基础,建立变阻力系数大气摄动模型,设计了求解变阻力系数的算法。然后利用天宫一号飞行器的测轨数据进行计算,分析了空间实验室飞行高度的轨道特性,其中包括：大气模式密度误差、变阻力系数与空间环境关系、定轨残差和星历误差。在空间环境平静和磁暴的条件下,制定了多种求解变阻力系数的策略,解决了空间实验室长弧段定轨精度受限的问题,并在空间环境平静条件下实现了优于10米的定轨精度,在磁暴条件下实现了优于20米的定轨精度。     

利用相似产品信息的电子产品可靠性Bayes综合评估

 在电子产品试验的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史样本数据来确定先验分布。但在工程实际中,历史样本和样本实际上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有显著的影响。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的信息,而且突出了产品的独有特性。     

关于卫星姿态确定非线性滤波算法的研究

本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。