基于氧气A波段临近空间大气温度反演的贝叶斯与最小二乘法对比

基于氧气A波段的临边辐射模拟数据进行临近空间大气温度廓线的反演，分析比较了贝叶斯和最小二乘两种不同反演算法的特点.80km以下，信噪比为66～337时:基于贝叶斯理论反演的三条谱线761.59，762.2，764.05nm的反演误差平均值分别为5.52，3.94，4.73K；采用最小二乘法的反演误差平均值分别为10.57，7.04，8.80K.信噪比为6～34时:基于贝叶斯理论反演的三条谱线的反演误差平均值分别为18.27，12.18，18.27K；采用最小二乘法的反演误差平均值分别为103.18，68.79，85.98K.研究结果表明，基于贝叶斯理论的反演方法，利用先验信息对反演结果进行约束和修正，在有噪声的情况下获得了更合理的解，从而提高了反演精度和抗干扰能力.这为星载探测临近空间大气温度的算法研究和开发提供了参考，也为提高光谱仪器信噪比并进而提高温度反演精度提供了理论基础.      

氧气A(0,0)波段气辉体发射率和临边辐射强度模拟与分析

临近空间大气参数如温度、密度、风场等对预报模型精度及航天器运行安全等有较大的影响，而气辉的辐射模拟是大气参数反演的重要过程.本文基于光化学模型计算了氧气A（0，0）波段气辉的体发射率和临边辐射强度.基于氧气A（0，0）波段气辉的光化学反应机制、大气动力学和光化学反应理论，建立产生O₂（b1Σ_g+）的光化学模型.计算气辉体发射率，基于临边探测几何路径进行气辉辐射强度模拟.体发射率计算结果与AURIC模型结果的辐射值及辐射高度均一致.基于计算和模拟结果，对氧气A波段气辉体发射率和辐射强度的影响因素进行了分析.      

基于半随机滤波-期望最大化算法的剩余寿命在线预测

剩余寿命(RL)预测是设备预测维护的关键环节。准确在线预测能够为维护策略的实时安排提供更加精确的技术支持,有效避免失效的发生。工程实际中,反映设备退化过程的性能指标往往不能直接监测,为解决隐含退化过程的剩余寿命在线预测问题,提出一种基于半随机滤波-期望最大化(EM)算法的预测方法。首先以剩余寿命为隐含状态,构建状态空间模型描述直接监测数据与设备剩余寿命间的随机关系。为实现单个设备剩余寿命的在线预测,依据到当前时刻为止的监测数据,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)与期望最大化算法相互协作的方法实时估计与更新模型未知参数和剩余寿命分布。最后,将该方法用于惯性测量组合(IMU)剩余寿命在线预测问题,实验结果表明该方法能够提高预测的准确性并减少预测的不确定性。