贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法

雷达理论和实践都表明相干累积是机动目标探测行之有效的方法,但其性能会因脉冲回波处理间隔内未知距离和/或多普勒的徒动而降低。为解决这个问题,提出了一种贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法。首先,通过对脉冲压缩回波信号的距离频率进行翻转,就可从未翻转与翻转后的回波信号相乘的傅里叶逆变换中,提取出慢时间维描述待探测多目标运动轨迹的时频信号。视该时频信号中各目标运动轨迹为状态变量,获得的时频信号为观测,建立起多目标运动轨迹的状态空间模型。这样,据贝叶斯滤波推理出的目标运动轨迹,构建出快-慢时间维联合的二维匹配滤波器,就能补偿目标高速/机动带来的未知距离和/或多普勒徒动。理论分析和仿真实验均证明：所提算法适用具有复杂且未知运动状态的目标,且呈现出了优于文献报道方法的性能。     

民机维修任务分析的人因可靠性预测模型

人为因素作为人机关系中的重要环节,是影响民航安全的关键因素。定量分析机务人因可靠性水平对于减少无意识犯错、保障飞行安全具有重要意义。根据NASA建议开发出一套THERP+CREAM结合的模型,针对民航特点对THERP数据表进行优化处理,采用模糊贝叶斯网络与CREAM结合的方法确定机务维修人员的认知控制模式,利用平均权重因子将THERP的预测值嵌入CREAM,实现两代方法的结合,以提高机务人因可靠性预测的精度。研究结果表明：通过对某航空公司某维修小组的调查,证实了所提的THERP+CREAM预测模型能够较好地预测机务人因可靠性水平,实现了依据维修手册中的维修任务,即可进行人因可靠性分析,为研制单位维修任务分析中的人素分析提供了一个定量评估方法。     

贝叶斯景象匹配技术

景象匹配技术以其极高的末制导精度在导航系统中起着关键性的作用。经典的景象匹配定位方法只能提供象素级的定位精度,为了获得更高的精度可采用ＦＦＴ匹配算法、最小二乘匹配算法等。该文首次提出了一种新的贝叶斯景象匹配算法。其基本思想在于：匹配定位位置可看作为随机量,先利用匹配图像间的信息求其条件概率分布,再利用图像中的大量样本来求解其贝叶斯估计值。同时研究了基于贝叶斯估计的景象匹配技术的原理及算法,并将其与     

一种基于贝叶斯估计的高分辨目标定向新方法

提出一种高分辨方位估计新方法。它是建立在阵列输出信号和噪声参数联合后验概率密度基础上的空间谱估计。仿真结果表明,该方法具有以下几个显著的优点：①极高的空间分辨率和估计精度;②可解相干源;③低信噪比、少快拍数的情况下很有潜力;④可以估计不同方向目标源的能量;⑤具有较好的工程应用前景。该方法和ＭＵＳＩＣ方法的性能进行了比较并给出计算机仿真结果。     

通用航空机队设备可靠性动态识别模型

通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明：基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。     

基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性分析

针对不同失效模式的特点,利用航空发动机状态监测信息,分别采用Gamma过程、Wiener过程和Weibull分布建立可靠性分析模型.采用贝叶斯模型平均（BMA）方法,分析不同失效模式对可靠性影响,对航空发动机可靠性进行集成分析.通过算例跟踪某在翼航空发动机可靠性水平,基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性模型的计算误差率低于单一可靠性分析模型,计算结果误差率低于1%.说明多模型集成可靠性技术在复杂系统运行可靠性分析中的有效性和准确性.      

基于Bayesian-MCMC估计的隐身飞机RCS模型优化

对隐身飞机的雷达散射截面(RCS)统计建模时,传统方法通过直接计算RCS样本的统计特征估计模型参数,可能会产生较大的拟合误差。本文提出采用贝叶斯-蒙特卡罗(Bayesian-MCMC )方法提高起伏模型的参数估计精度,从而减小模型的拟合误差。首先将卡方分布模型和对数正态分布模型进行贝叶斯推导,得到其特征参数的后验估计表达式。然后采用MCMC算法构造后验分布的马尔可夫链,从而计算特征参数的估计值。最后通过比较2种方法的拟合曲线及其误差可知,本文方法适用于2种起伏模型,模型参数的估计误差比收敛误差门限值低1~2个数量级,2种分布模型的拟合精度均提高50%以上。      

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

基于经验的工程变更传播路径预测方法

 针对航空产品工程变更不易预测传播路径的问题,本文利用信息论和统计学的有关原理,提出了一套基于经验的工程变更传播路径预测方法。利用熵和互信息的概念,从海量经验数据中获取在预测过程中起到重要作用的参数;以其为样本空间,提出了一种从语义和变更影响两个角度计算变更参数相似度的算法;基于贝叶斯公式,分析了多因素情况下,相关参数的被影响概率,以此作为判断变更路径的依据;最后,以某型号航空涡轮叶盘为例对本文方法进行了验证,结果表明本文方法具有一定的准确度和优越性。     

基于BBN的航空公司风险评估技术研究

 在人、机、环境和管理(MMEM)系统理论的基础上,通过研究有关民航规则、标准中的相关内容建立航空公司风险评估指标体系;利用层次分析法(AHP)确定指标权重,运用模糊综合评价法(FCE)量化其中的定性指标;基于贝叶斯置信网络(BBN)软件GeNIe完成了整个系统贝叶斯网络拓扑结构的建立,将航空公司历史数据作为贝叶斯网络参数学习的训练数据,获取节点概率表(NPT),建立航空公司风险评估模型,并对其进行概率推理计算;通过环比分析确定影响风险的主要因素。