一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法

极大似然估计方法(ML)在飞行器参数辨识中得到了广泛应用,该方法需要预先推导灵敏度方程,进而求解灵敏度矩阵,在应用过程中比较繁杂,且容易陷入局部最优。提出一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法,根据极大似然估计原理,利用云模型的优化理论对极大似然函数进行优化,从而得到待辨识参数值。该算法不必推导灵敏度矩阵,对初值要求不高,应用便捷,且保留了云模型优化的特点,收敛速度较快、不易陷入局部最优。以Twin Otter飞机为例对算法进行验证。结果表明:算法易于实现、辨识结果精度较高、收敛速度较快,不易陷入局部最优。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

基于最大似然估计的TDOA/FDOA无源定位偏差补偿算法

在到达时差/到达频差(TDOA/FDOA)无源定位系统中,定位问题的非线性使得定位的结果存在偏差,特别是在噪声较大或者接收站布站不合理的情况下,定位的偏差尤其显著。针对这一问题,提出了一种基于最大似然估计的偏差补偿算法。该方法分为3步:首先,利用最大似然估计器对目标的位置和速度进行求解;其次,通过利用目标定位的估计值和含噪的测量值,对目标的位置和速度偏差值进行理论分析和推导;最后,将最大似然估计解减去理论偏差值,得到经过偏差补偿的新的目标定位解。理论分析和实验仿真证明,在一定噪声的情况下,所推导的目标位置和速度的理论偏差值与实际偏差值相符,并且经过偏差补偿后的定位算法,在保持目标定位的均方根误差(RMSE)与原最大似然算法一致的情况下,目标的位置和速度偏差值远远小于原最大似然算法的偏差值,目标定位精度得到了有效的提高。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

弹道导弹总体参数的混合遗传算法全局优化

液体火箭发动机推进弹道式导弹总体设计参数的全局最优化问题是亟待解决的计算问题。遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性强、适于并行处理的特点,而Powell算法具有很好的求解局部最优解的能力。将两种方法进行有效改进后使之相结合,设计出并行全局最优化混合遗传算法。并以此为基础,建立了液体火箭发动机推进弹道式导弹总体优化设计模型。以液体火箭发动机推进弹道式导弹的起飞质量最小为目标,对液体推进剂弹道式导弹设计参数进行了优化设计。数值优化结果表明:该混合算法提高了搜索全局最优解的速度,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优设计参数。     

一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法

考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度，采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续－离散模型相互转换及递推极大似然估计，实现飞行品质参数的实时辨识。这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的。初值不影响算法的收敛性，能很好地满足实时性要求，同时还保证了结果精度。利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理，取得了满意的结果。     

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。     

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法

利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。     

一种基于极大似然估计的信号盲抽取算法

针对盲信号抽取问题,根据极大似然估计原理,给出一种基于极大似然估计的分步盲抽取算法。根据信号不同的延时特性确立抽取信号,完成第一步抽取。由于初步抽取信号存在噪声污染,根据极大似然估计,估计抽取信号的概率密度函数,确立优化代价函数,利用自然梯度方法进行优化,确立最终抽取向量迭代方式,完成对抽取信号优化处理。通过仿真证明算法具有良好的收敛性和抗噪性,在SNR17 d B时,抽取信号与源信号的相似度达到95%。     

一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法

把遗传算法与最大似然法相结合，形成了一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法，并以某轴对称战术导弹的非线性气动力参数仿真辨识为例，利用仿真技术，检验了该方法的实用性和有效性。结果表明，该方法是十分有效的。     

一种估计飞行器运动特性的实用极大似然法

飞行器运动特性受非线性因素和随机噪声的影响,给气动系数,飞行稳定性与操纵性指标的结构模型辨识带来许多困难。为了解这个问题,首先提出了使用极大似然估计法,以提高辨识效率。接着建立了基于飞行器运动固定型数学模型下的极大似然函数,并给出了一种实用极大似然算法及其实现。     

Array Processor Performance Under Directional Uncertainty

Detection performance of four candidate receiver structures for the signal known except for direction (SKED) array problem is investigated. Included are the Bayes optimal detector, two estimate and plug structures, and a fixed estimate structure. Estimators considered are the maximum likelihood (ML) and maximum a posteriori (MAP). Performance degradation from optimal for the estimate and plug structures considered is shown to be significantly more severe the larger the array size.     

Estimation of the covariance matrix for dependent signal samples:polarization diversity systems

The problem of the estimation of covariance matrices in multichannel radar system when signal samples are statistically dependent is addressed. An optimal maximum likelihood (ML) estimate is derived. Probability characteristics and sensitivity to signal models of the estimate are evaluated for a polarization diversity system     

Track Initiation of Occasionally Unresolved Radar Targets

In a dense detection environment track-while-scan algorithms will introduce many false tracks when processing is performed on a scan-by-scan basis. The maximum likelihood solution involving all detections on all scans is formulated and evaluated for the initiation problem consisting of false alarms, missed detections, and unresolved detections. A comparison is made between the maximum likelihood solutions including and not including the resolution likelihood and it is shown that the resolution likelihood must be included if the data contain unresolved detections. While the maximum likelihood method (with unresolved detections) does not appear to be implementable in real time without very high speed integrated circuit (VHSIC) technology, it can be used as a standard to which more implementable methods can be compared.     

一种新的混合高斯模型的学习算法

混合高斯模型是背景对消中一种非常有效的方法.本文提出了一种有效的混合高斯模型的学习算法.与以前的方法不同在于:a.根据最大似然准则,在线的更新模型的参数;b.定义了遗忘因子和学习率因子,并根据它们实际的物理含义,得到了更一般的形式.运用这种算法对模拟视频数据和真实视频处理,结果表明,本文提出的学习算法无论在收敛速率,还是在准确性方面,都要优于以前的方法.     

P-S-N曲线测定的最大似然法

 本文提出了一种测定P-S-N曲线的最大似然法。这种方法利用了三参数S-N曲线方程,并用最大似然法和矩法求参数的估计值。通过对光滑试件和缺口试件在轴向加载下疲劳试验数据的处理,说明了该方法的应用,并分析了该方法的精度。     

竞争失效场合步进应力加速试验统计分析

竞争失效场合加速试验(AT)技术是加速试验由简单结构产品向复杂结构产品推广应用的基础.但目前的方法主要针对恒定应力加速试验.而对竞争失效场合步进应力加速试验缺乏相关研究.针对这一问题,对最一般形式(突发型失效和退化型失效并存)的竞争失效场合步进应力试验进行建模与分析.充分考虑了试验数据由于试验截尾和失效样本对应的失效模...     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.