双参数指数分布的可靠性评估（Ⅱ）

本文对双参数指数分布的参数(位置参数μ，尺度参数θ)，可靠性测度(失效率λ，平均寿命M，可靠寿命tR，可靠度R(t))的UMVUE(一致最小方差无偏估计)，无信息先验分布下的Bayes估计进行了讨论，并系统地给出了这些参数与测度的经典精确限、Fiducial精确限、无信息先验分布下的Bayes精确可信限，并用数值例说明了这些方法。     

某型冲压发动机的可靠性评估（上）

本文用Bayes方法对冲压发动机的可靠性评定问题进行了讨论：包括数据的初步整理；先验分布的选取；单元可靠性信息的折合；系统可靠性评定方法；含增长单元的系统综合等。     

基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法

分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Ｃａｕｃｈｙ分布作为SAＲ图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于ｌｋ范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。     

运载火箭精度评估的Bayes异质先验融合方法

为充分利用运载火箭观测中的不同观测空间和过程的信息来进行精度评估，针对该背景建立了异质先验融合的数学描述。研究了飞行试验中不同观测空间和过程的异质先验信息和数据，基于不同观测过程的解析关系，将间接过程的先验和观测数据算出的后验分布转换成落点观测空间上的先验，与原落点的先验进行了最大熵加权融合，得到混合后验分布，从而结合落点观测数据给出评定结果。在无法解算出精确的制导工具误差系数的情况下，这种方法充分利用了弹道跟踪数据、工具误差系数的地面测试先验值、落点先验及落点数据，稳健性更好，准确性更高。     

维修性增长的Bayes方法

对指数维修产品作m个阶段的维修性试验，第i阶段的修复率地(i=1，2，…，m)满足顺序约束条件：μ1≤μ2≤…≤μm，据此，本文用Bayes方法估计了修复率μm(或平均修复时间MTTR Mm)。在取共轭型先验分布或无信息先验分布时，推导了μm的边缘后验密度及其Bayes精确可信下限，为满足工程实践的需要，还推导了μm的Bayes近似可信下限，并用数值例说明了这些方法。     

Weibull分布可靠性评估的Bayes方法（Ⅰ）

基于Weibull分布参数的无信息先验分布，对定数截尾的情况，给出Weibull分布参数与可靠性测度的精确的Bayes点估计与区间估计，并讨论了求解它们的计算方法，最后用数值例说明了这些方法。     

定数截尾时，Weibull分布的Bayes双样预测

对定数截尾时的Weibull分布，介绍了无信息先验分布下的Bayes等尾精确预测区间，讨论了它的计算方法，指出了平方损失下Bayes预测子不存在，给出了Frequentist预测子，并用数值例说明之。     

广义Weibull分布参数的收缩估计

在右删失样本下,研究了双参数广义Weibull分布参数的极大似然估计。针 对在小样本或高度删失样本下参数估计效果差的问题,引入了收缩估计方法,将先验信息与 样本信息相结合,用于改善参数估计。分别在单参数和双参数含有先验信息两种情形下,给 出了分布参数的收缩估计。以定数截尾样本为例,利用Monte\|Carlo方法对收缩估计与极 大似然估计进行了比较,模拟结果表明在一定的条件下,收缩估计具有更优的统计性质。数 值算例表明,在小样本或高度截尾样本下,双参数广义Weibull分布参数的收缩估计具有较 好的效果。
     

定时截尾场合，指数分布的Bayes单样与双样预测

对时间截尾场合的指数分布，在近似概率匹配先验分布下，给出了Bayes单样与双样预测区间与预测子，并用数值例说明了这些方法。     

定数截尾时，Weibull分布的Bares单样预测

对定数截尾时的Weibull分布的单样预测,介绍了无信息先验分布下的Bayes精确等尾预测区间,给出了其计算方法,指出了平方损失下,Bayes预测子不存在,介绍了Frequentist （经典）预测子,并用数值例说明之。     

旋压整体成形铝合金贮箱箱底内压稳定性先验设计研究

提出一种面向力学域与制造域相结合的、采用成形制造工艺力学模型精确表征制造特征影响的先验设计方法,并结合先进的边缘约束无模旋压成形工艺阐述先验设计理论方法与设计流程。通过旋压工艺力学模型获取箱底结构的制造工艺特征,针对制造工艺特征建立内压稳定性分析模型,研究了旋压工艺特征对稳定性的影响,与传统的一阶模态缺陷、单点凹陷缺陷进行了对比。研究结果表明,先验设计方法能够较好地捕捉制造工艺特征引起的结构屈曲模态的改变,能够较准确地预测结构的极限承载能力。     

指数分布阶段可靠性增长模型的Bayes融合

对满足顺序约束条件的指数分布阶段可靠性增长模型，本文利用共轭型先验分布与由工程专家经验给出的延缓纠正有效性系数，给出了Bayes融合方法，讨论了Baves融合结果的工程物理意义，最后用数值例说明了这些方法。在某型导弹的发动机的可靠性评估中应用了该方法，验证了方法的有效性。     

Ⅱ型截尾时，（对数）位置尺度族分布参数的Fiducial分布

给出了确定Ⅱ型截尾时，（对数）位置尺度族分布参数的Fiducial密度的方法，指出它与群不变先验下的Bayes后验密度一致，且对几个重要的特例进行了讨论。     

面向海洋探测的多源信息融合技术研究及展望

多源信息融合技术包括数据级、特征级和决策级3个层级。在海洋探测应用中,现有方法存在信息获取、融合质量及目标识别等难点问题,提出了体系化探测、分布式融合和利用先验知识的解决思路。体系化探测能够全面获取原始信息,分布式融合可以在降低计算复杂度的同时减少信息损失,先验知识能够在决策级融合中提高目标识别的准确性。此外,还提出了构建探测系统和先验知识库、优化智能算法和模型等未来信息融合技术发展方向。     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型，对单帧图像处理效果不理想。在分析频谱混叠公式的基础上，研究了单帧图像分辨率改善的频域方法。提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法，由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力，因此能有效地改善图像的分辨率。设计了迭代求解算法，给出了迭代初值的稳健算法，并将二维计算问题转化为一维计算问题，实现了方法的快速计算，同时大大地减少了存储量。文中给出了一维信号和遥感图像两个算例，计算结果表明，方法可以有效地改善图像的分辨率。     

完全样本时,(对数)正态分布未来样本顺序统计量的Bayesian与Fiducial预测下限

在过去样本为完全样本时,本文给出了共轭型先验与群不变先验下,（对数）正态分布的双样Bayes预测下限与Fiducial预测下限,并指出可信水平为γ时,群不变先验下的Bayes预测下限与Fiducial水平为γ时的Fiducial预测下限,与Fertig＆Mann（1977）给出的置信水平为γ时的Frequentist预测下限在数值上相等。     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想.在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法.提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率.设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量.文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率.     

双参数指数分布的可靠性评估（I）

本文对双参数指数分布的参数(位置参数μ，尺度参数θ)，可靠性测度(失效率λ，平均寿命M，可靠寿命tR，可靠度R(t))的UMVUE(一致最小方差无偏估计)无信息先验分布下的Bayes估计进行了讨论，并系统地给出了这些参数与测度的经典精确限、Fiducial精确限，无信息先验分布下的Bayes精确可信限，并用数值例说明了这些方法。     

基于速率先验信息的固定单站仅测角目标运动分析

针对固定单站无源定位中仅利用角度对匀速运动目标定位跟踪问题,将速率信息视为先验约束,研究并提出基于伪线性估计和加权伪线性估计的目标运动分析算法.仿真实验表明,固定单站无源定位系统在速率先验信息条件下可以通过仅测角实现对匀速运动目标的定位跟踪.     

基于狄氏先验分布的固体火箭发动机可靠性增长Bayes分析

针对固体火箭发动机研制存在历史信息和专家信息的特点,提出了一种可靠性增长分析的Bayes模型。以狄氏分布作为先验分布,给出了先验分布参数的确定方法。综合利用了先验信息和每一阶段现场试验信息,推导了各阶段可靠性的后验边际分布。给出了当前阶段和后续阶段产品可靠性的Bayes点估计和置信下限,分析了各阶段试验结果对最终产品可靠性估计的影响。最后给出了一个实例,验证了该模型的有效性。