时序频谱的自适应估计

本文对AR模型的频谱作出自适应估计。文中首先对AR(p)的模型参数作递推自适应估计,然后用最大熵谱估计作自适应谱估计。在样本容量(短数据)较小的场合,给出了估计的精度分析。文中所提供的方法,对于时序变化剧烈的情况,具有较好的跟踪效果以及较高的分辨率和精度。     

多维分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论多元正态总体分布参数（期望值）在试验过程中可变的Bayes估计。首先论述了由验前信息动态建模的方法，其次给出现场试验下分布参数的估计。对建模和辨识中的一些问题作了较详细的论述。     

时序频谱的自适应估计

本文对AR模型的频谱作出自适应估计。文中首先对AR(p)的模型参数作递推自适应估计，然后用最大熵谱估计作自适应谱估计。在样本容量(短数据)较小的场合，给出了估计的精度分析。文中所提供的方法．对于时序变化剧烈的情况，具有较好的跟踪效果以及较高的分辨率和精度。     

火箭发动机机电推力矢量控制的建模和估计

在传统使用液压作动器的大功率临界飞行应用领域中，由于机电作动器应用的增加，对机电作动器负载系统正确、可测量模型的需要也增加了。火箭发动机的推力矢量控制就是这样的一种应用。这时提出了一个机电作动器推力矢量控制系统的直观的线性化的模型和估计模型参数精确而又实用的方法。估计技术是使用工程设计数据的计算与以设计用于分离单独参数效应／或组合参数效应的第一原则为基础的实验相结合。这些技术使用一些通常在一个机电作动器系统中有用的测量结果和由计算机或信号发生器产生的输入数据。模型的有效性和参数预测技术由火箭发动机的模式模拟器和为推力矢量控制设计的一个机电作动器在实验中证实。本文还讨论了非线性及其模拟问题。由后冲力引起的共振漂移由实验数据来证实。     

多阶段试验下Bayes序贯估计方法

讨论在多阶段试验下正态分布参数的Bayes序贯估计，给出了估计方案，并扩充至多维的场合。对工程应用中的一些问题作了思考，提出了处置方法。     

基于参数线性组合的航空发动机气路健康参数估计

针对发动机上可用传感器个数小于待估计气路健康参数个数时的卡尔曼滤波估计问题,采用一种健康参数线性组合的方法。通过迭代搜索方法优化得到最优变换矩阵,对原健康参数进行线性组合,生成一组维数等于可用传感器个数的调整参数向量,然后采用卡尔曼滤波器对调整参数向量进行估计,最后通过还原变换得到原健康参数的估计值。以涡扇发动机为研究对象的仿真结果表明,在风扇、压气机的效率以及涡轮效率和流量分别或同时蜕化2%到3%时,该方法能够准确估计出所有的健康参数,而估计参数子集法的估计结果有可能出现明显偏差,甚至误判。     

基于支持向量机和卡尔曼滤波器的航空发动机故障诊断研究

针对航空发动机上可用传感器测量参数偏少情况下的健康参数估计问题,提出1种先分类后估计的方法。将传感器测量参数输入异常监测模块,对发动机工作状态进行监测,若监测结果为无故障则直接给出无部件故障的诊断结论;否则将测量参数输入最小二乘支持向量机(LSSVM),对部件故障进行分类,卡尔曼滤波器根据分类结果只对故障部件的健康参数进行估计。仿真结果表明:该方法可以减少需要估计的健康参数,提高估计精度。     

线性模型参数估值分布与有偏估计

本文讨论线性回归模型参数估计的有关分布,然后利用有关分布函数的非中心参数与有偏估计偏参数的关系,确定有偏估计的偏参数(包括广义岭回归、Stein压缩估计、主成分估计)。该方法数学意义明确,不仅在理论上可确定有偏估计的偏参数,而且还给出了在实际应用中确定偏参数的准则。     

独立指数分布期望参数的Γ极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Γ极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法,因而更切合实际.以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Γ极小极大估计做了讨论.本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Γ极小极大估计,同时讨论了两种特殊情况,即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Γ极小极大估计.     

动态分布参数验前分布的稳健性分析

讨论了动态分布参数的验前建模问题,并由此运用边缘分布给出验前分布的ML-Ⅱ估计;对于不同的验前分布所引起的验后稳健性问题作了初步分析。     

独立指数分布期望参数的Г极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Г极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法，因而更切合实际。以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Г极小极大估计做了讨论。本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Г极小极大估计，同时讨论了两种特殊情况，即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Г极小极大估计。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

多项式模型方次与参数同时估计的正交化法

本文提出多项式模型方次与参数同时估计的一种方法。利用切比雪夫多项式使矛盾方程组系数矩阵正交化,利用Householder变换直接解矛盾方程组,尽可能降低病态条件数,提高了计算精度。同时,通过对信息矩阵的适当排列,在估计参数的过程中得到各次模型所对应的最小二乘估计的残差平方和,从而实现了模型方次和参数的同时估计。     

导弹精度评估的非参数Bootstrap方法

基于目前导弹试验的实际状况,讨论了小子样情况下精度指标的置信区间估计的非参数Bootstrap方法。介绍了Bootstrap方法的基本概念,综合比较了非参数Bootstrap抽样和参数Bootstrap抽样的特点,对基于传统百分位法的改进区间估计方法进行了简要说明,包括迭代Bootstrap方法、Bootstrap-t方法及纠偏百分位方法;最后,通过大量仿真计算初步分析了各种非参数Bootstrap区间估计方法的性能和适用范围,并给出了若干建议。     

操纵面故障对飞行包线的影响研究

进行飞机操纵机构故障时飞行包线估计对提高飞行安全具有重要意义。针对飞机操纵面故障特点,提出一种在线飞行包线估计方法。首先根据操纵面对飞行动力学参数的影响建立故障参数模型,然后应用基于遗忘因子的最小二乘参数估计方法进行气动参数的在线估计,最后基于参数估计结果进行包线的精确估算和分析,计算结果可为驾驶员和包线保护控制提供参考。仿真分析表明,该方法能精确估计飞行包线范围。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。     

轮地力学模型参数灵敏度分析与主参数估计

在星球探测过程中,星球车需要估计地面力学参数以及时调整控制策略,快速适应地形变化。针对形式复杂,参数耦合的轮地相互作用模型,采用Sobol灵敏度分析方法,分别对模型中的地面承压特性参数和剪切特性参数的灵敏度进行定量分析,筛选出沉陷指数与内摩擦角作为模型的主导参数,用于反映地面承压特性和剪切特性的变化。基于轮地相互作用力学平衡方程,通过简化应力分布公式,进一步推导出主导参数的解析表达式。通过以典型值固定非主导参数,利用系统状态参数和滤波处理完成地面力学特性主导参数的估计。结果表明,所提出的地面力学主导参数解析式及相应的估计方法能够快速反映地形的变化,沉陷指数估计的平均相对误差为2.8%,内摩擦角估计的平均相对误差小于3%。估计结果可准确预测车轮牵引力,为实现实时控制提供必要信息。     

基于背景补偿技术的运动目标检测研究

基于运动补偿技术,研究了动态背景视频中运动目标的检测。首先,介绍了几种视频成像模型;然后,选取六参数投影模型,结合基于图像灰度的参数估计方法和基于图像特征的参数估计方法,运用Levenberg-Marquardt算法进行图像运动参数的估计;最后,对补偿后的当前帧和参考帧作差分检测出运动目标。通过Matlab仿真试验验证了本文算法的有效性。     

一种时域稳定参数预报与最优估计兼容的参数辨识法

 本文导出一种基于时域稳定的参数预报与最优估计兼容的状态估计和参数辨识算法。这种算法将系统辨识分为三步:1.以辨识系统预报误差渐近稳定为准则的参数预报;2.以预报参数为条件的状态估计;3.对参数和状态的后验修正。即一般分割辨识算法（GPIA）与模型参考辨识算法（MRIA）相结合的兼容辨识算法。本文将这一算法用于飞行器气动系数和控制导数的辨识,并与GPIA算法所得结果相比较。     

基于压缩感知的信源个数与信号参数估计算法

信源个数与信号参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前盲信号信源个数与信源参数估计研究割裂的问题,提出了一种联合估计算法。通过分析信号的稀疏系数在不同测量矩阵相同稀疏字典下位置相同的特点,提高了信源个数和信号参数的估计精度,实现算法的自适应控制;通过数理分析确定了多级搜索策略的最优级次,大大降低了稀疏字典的原子数目。仿真结果表明：算法在一定信噪比下能够实现信源个数和信号参数的有效估计;信源个数和信号参数的估计精度随着压缩比的降低而逐渐提高,随着信噪比的提高而逐步增强;噪声对信源个数和信号参数估计精度的影响很大,尤其是低信噪比下;第2个信源载波频率和调频斜率的估计误差明显高于第1个信源参数的估计误差。