Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

结构可靠性分析的拟蒙特卡罗方法

由于蒙特卡罗(MC)方法具有程序结构简单,收敛速度与问题维数无关等优点,故其在结构可靠性分析中得到了广泛应用。但是对于小失效概率等问题,计算效率低这一主要缺点限制了该方法的应用范围。为了解决MC方法存在的问题,通过引进单位超立方体中不同的低偏差点集代替伪随机数序列,并结合了重要抽样技术建立了结构可靠性分析的拟蒙特卡罗(QMC)方法。该方法不但可以大幅度减少抽样点数目,还能够得到确定性的估计值, 避免传统MC方法只能得到概率意义下误差的缺陷。通过数值算例可以看出本文方法具有较高的计算精度和效率,因此适用于结构可靠性分析问题。     

复杂结构角系数计算方法

推导了能束在辐射半球面上均匀分布的角系数计算公式.根据面元间的位置关系,把有限元和能束均匀分布法相结合计算复杂结构的角系数.采用三角形网格统一表示边界面并根据边界面网格进行角系数计算的遮挡判断.计算结果表明,方法的计算精度比有限元法和蒙特卡洛法高,计算效率比蒙特卡洛法高,遮挡判断方法准确高效.      

基于CDMA蜂窝网的飞行器三维定位算法

针对中低空飞行器提出了一种将码分多址(CDMA)蜂窝网导频信号被动定位与惯性导航系统进行组合的导航定位方法。该定位方法是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差（TDOA）进行两次加权最小二乘解算,并利用飞行器惯性组合的原始信息进行解模糊,从而实现中低空飞行器的三维实时定位。蒙特卡罗仿真证明：在高斯白噪声条件下,该算法运算速度快,精度高,其均方误差逼近克拉美罗下界（CRLB）,为组合导航实时性要求提供了理论参考。     

基于Java多线程技术的项目进度并行仿真研究

利用系统仿真的思想,对项目中的工序进行建模.通过计算得到工期的估计.根据MonteCarlo仿真原理.基于Java多线程技术,利用网格计算集群对一个算例进行并行仿真.研究结果以及时间统计表明.该方法不仅可以计算出工期进度概率分布,明确关键路径,而且可以缩短仿真时间,提高效率.     

考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性

 针对常规设计中对功能函数失效状态规定与常识不符这种情况,提出了考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性,将结构寿命视为随机变量,而设计寿命视为模糊变量,研究了设计寿命服从线性L-R分布时的结构疲劳寿命可靠度,给出了随机载荷下结构疲劳寿命概率密度函数的确定方法,并提出了随机变量与模糊变量相组合时的一种新的可靠度数值计算方法,该方法先利用Gauss-Legendre积分将模糊可靠度求解的二次积分转换成一次积分,列出与Legendre多项式零点相对应的阀值,然后在给定的阀值下,将设计寿命转化成普通的截集区间,在截集区间内假定结构疲劳寿命概率密度函数服从均匀分布,利用Monte Carlo模拟得到对应于该阀值的结构疲劳寿命可靠度值。数值结果表明,常规设计下结构的疲劳寿命可靠度偏于危险。     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

变热线过热比可压缩流湍流度测量方法优化

开展了可压缩流中湍流度测量技术的优化研究，以满足对试验数据高精度评估的需求。在变热线过热比湍流度测量方法推导过程中，忽略了压力脉动项以简化湍流度求解过程。为更加准确评估高速风洞流场湍流度，引入了压力脉动项，以恒温热线风速仪响应关系式为基础，从理论上对可压缩流中湍流度的求解方法进行了优化。在马赫数0.3~0.7进行了湍流度测量试验，并分别利用优化前后的湍流度求解方法对试验数据进行了处理。结果表明两种求解方法所得的湍流度结果量值相近，但优化后的湍流度求解方法所得的湍流度结果随马赫数的变化趋势更加符合客观物理规律。利用蒙特卡洛模拟方法对湍流度的不确定度进行了求解，不确定度量值远小于湍流度量值，表明优化后的湍流度求解方法所得的湍流度结果基本能够代表真实值。试验结果证明了优化后湍流度测量方法的正确性及应用恒温热线风速仪对高速风洞流场湍流度进行测量的可行性。     

拉瓦尔型微喷管性能的DSMC模拟

运用DSMC方法,对轴对称拉瓦尔型微喷管流动现象进行了仿真模拟,分析了不同壁面边界条件对喷管流动性能的影响。研究结果表明,不同的壁面反射模型对喷管内的流场结构及推力有较大影响;在同等壁面热条件下,随着动量调节系数的增加,喷管粘性损失增大,喷管的推力和比冲都将下降;对不同光滑度与清洁度的喷管表面,一概采用完全漫反射模型,将低估喷管推力性能。     

系统可靠性优化方法

介绍了性优化的各种模型：组合优化模型、两类失效模式优化模型、可靠必优化分配模型、多目标优化模型以及可靠性模糊优化模型等。分析了可靠性优化分配模型各种解法的优缺点。研究认为，蒙特卡罗法具有简单和广泛适用性特点，因而推荐使用该法。