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考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。 相似文献
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在基于UKF(Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波)的实时弹道解算应用中,外部环境不稳定的影响以及观测过程中野值的存在,使得基于经验参数设置的滤波易于发散.因此,需要针对指定型号调节和设置滤波器参数的取值,使其克服上述现象.针对这一问题,提出了基于理论弹道先验的参数稳健设计方法,对滤波器参数最优值进行预测.从滤波器的架构出发,梳理出影响滤波器性能的相关参数,结合稳健设计思想,外设计部分基于理论弹道先验信息,通过模拟弹道特征点构造弹道观测模型;而内设计部份,构造模型的测元数据进行正交试验,判断参数的显著性,获取相应的最优参数取值,从而为实时解算弹道的参数设置提供指导.实际数据试验结果表明,该方法可显著提高滤波器的实算稳健性和收敛性能. 相似文献
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