频率及频率变化率的快速最大似然估计

信号参数估计是许多领域 (如雷达、通信、导航和声钠等 )都会遇到的共同问题。文中证明 ,牛顿法是实现频率 (η)和频率变化 (β)最大似然估值器的快速有效算法 ,并且详细分析了牛顿估值器的性能。研究证明 ,对于牛顿法 ,(η,β)是以三次方律收敛于真值 (η,β)的。模拟结果表明 ,当输出信噪比 ( SNR) o≥ 15 d B时 ,估计量的均方误差 ( MSE)达到Cramer- Rao界     

攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

金属图象分割的研究

结合金属图象的特点,利用传统阚值分割技术和基于最大熵原则的图象分割技术对金属图象分割进行了分析;并根据金属图象分析要求,提出了先二值化金属图象再进行边缘提取的方法.对比实验结果表明,基于最大熵原则的图象分割技术可以获得较好的分割效果,所提出的方法能够获得连续闭合的晶粒边缘,为下一步的金属图象分析提供了可靠的依据.     

A320系列机型绿点速度特性分析

绿点速度是空客系列机型特有的光洁构型、一发失效条件下的最佳操纵速度。为了研究绿点速度的设计依据,利用空客PEP性能软件计算A320系列机型光洁构型、一发失效条件下、不同校正表速所对应的爬升角、等待燃油流量和飘降下滑角,分析了绿点速度状态、最大升阻比状态下的爬升、等待、飘降性能与最佳爬升/等待/飘降性能相互之间的关系。结果表明:绿点速度小于最大升阻比速度,随着飞行高度增加逐渐逼近最大升阻比速度;绿点速度下的爬升/等待/飘降性能对应于最大升阻比性能、最佳爬升/等待/飘降性能的均值。     

机载单站只测向定位最优机动研究

概述了机载单站只测向定位最优机动求解算法，研究了基于最大方位角变化率准则下的观测机机动轨迹，得到理论上的最优定位机动，并结合实际运用，分析出两种近似最优的机动：“一”形（直线形）机动和S形机动，通过仿真，验证了这2种机动方式在一定条件下可以等效于最优机动，具有良好的定位效果。     

民用运输类飞机最大可用速率抬前轮试飞技术研究

最大可用速率抬前轮试飞是验证抬前轮速度与起飞安全速度的重要依据,也是难度较大、风险较高的试验项目。以起飞动力学分析为基点,得出最大可用速率抬前轮试飞可能达到的最大迎角,并结合相应的适航审定条款,分析了影响该科目试飞的主要因素,给出了最大可用速率抬前轮试飞技术分析和数据处理方法。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中，请一组专家对某一属性进行评价，根据专家的判断能力，给出判断力权值，再通过适当的数学处理方法，可得最优判断矩阵，这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。     

高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

一种双时间尺度函数Wiener过程性能退化模型

为通过性能退化数据评估产品的可靠性,基于广义Wiener过程提出了一种双时间尺度函数模型以描述产品退化过程。采用极大似然估计(MLE)法求解模型参数,推导了其寿命分布(FTD),进而进行可靠度分析和寿命评估。对模型进行了Monte Carlo模拟验证和实例应用,并将目前常用的混合效应Wiener过程模型作为参考方法进行了对比分析。结果表明:根据90%可靠度曲线的定义,该方法较参考方法的结果更为合理、准确。进一步的寿命评估结果表明,该方法与参考方法的平均寿命相差232.9h,90%可靠寿命结果相差109.4h,且参考方法计算结果偏于危险。      

基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能.