一种带随机偏差的分布式信息融合滤波算法

在通信、计算机、信号处理、自动控制中,对于带有未知的干扰和偏差的随机系统的状态估计已经广泛出现。在现实环境中,不同的传感器可能受到不同的干扰影响。研究随机系统的状态估计问题在实际应用中具有重要的意义。对带有随机偏差的线性随机系统,将系统转换为多模型结构的特殊情况。利用最小方差的最优加权融合估计算法,获得了分布式信息融合滤波算法。通过仿真可以看出,分布式信息融合算法要比局部估计算法具有更高的精度,算法具有分布式结构,这使其具有更好的鲁棒性和可靠性。     

有正阻尼时强非线性自由振动问题的插值摄动解法

本文用插值摄动和权残法相结合的方法求得了一类有正阻尼的强非线性自由振动问题的一级近似解．精度好。     

装载机载重动态测量的LS-SVM速度补偿方法

能否合理补偿动臂举升速度对所测油压信号的影响是制约装载机载重动态测量精度的关键问题.在给出载重测量的实现方法后,建立了实现载重测量速度补偿和载重量计算的框架模型,然后详细阐述了贝叶斯证据框架下最小二乘支持向量机(LS SVM,Least Square Support Vector Machines)参数的推断优化过程,以及基于贝叶斯证据框架下的LS SVM速度补偿方法.试验结果表明,采用该方法进行速度补偿后的载重测量误差均能控制到1%以下,验证了其有效性.      

最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.      

非结构弹性体动网格方法应用策略及改进

针对3种代表性的经典弹性体动网格方法,从网格最大变形能力、质量评价指标和空间分布趋势3个方面综合分析了各方法的网格变形特性,重点总结了各方法的适用范围.结合工程实际,研究了特定问题的弹性体动网格应用策略.最后,整合各经典弹性体动网格方法的优势提出了改进方法,并通过NACA 0006翼型的超声速俯仰振荡加以验证.研究结果表明:基于面积的弹性体法适用于加密型网格,而基于距离的弹性体法适用于均匀型网格,该应用策略可为工程问题提供指导.改进方法效果明显,在大变形时相对基于距离的弹性体法的各项网格质量增幅均在10%以上,相对基于面积的弹性体法的最小网格质量增幅几乎达到4倍,并且在数值模拟中具有较高的精度,可显著增强弹性体法的鲁棒性.      

证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

基于D-S证据理论的知识融合及其应用

知识融合是上世纪末提出的一种新概念,它不但能够融合数据、信息,而且还可对方法、经验,甚至人的思想进行融合.针对企业失败预警问题,提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的新的知识融合方法,该方法主要包括数学建模、知识融合以及结果分析与决策三个步骤.给出了基于D-S证据理论知识融合方法的具体实现:提出了一种数学建模方法,将信息熵的概念引入到基础概率分配的确定中;针对企业失败预警问题,推导了基于D-S证据组合理论的知识融合公式;提出了一种简洁的融合结果分析与决策方法.最后通过对具有典型企业风险特性的两个上市公司进行分析和处理,验证提出的基于D-S证据理论的知识融合方法的有效性.结果表明,该方法能有效降低企业失败预警方法的不确定性.      

飞翼气动优化中参数化和网格变形技术

几何参数化和网格变形是飞行器气动外形数值优化迭代过程中的两个关键技术。基于非均匀有理B样条(NURBS)的自由型面变形(NFFD)技术对几何表示形式具有普适性,距离权函数(DWF)网格变形技术具有计算快速和网格拓扑无关性,两者广泛应用于曲面优化。基于NFFD技术改进了反求参数的Newton迭代算法,并通过提高物面附近网格刚度改进的距离权函数(IDWF)技术使其适用于更大程度的网格变形。还提出了改进后的参数化和网格变形两种技术并行计算的具体实现算法。结合离散伴随方法,使用参数化和网格变形技术,实现了由NACA0012初始翼型到飞翼标准翼型EH1590的反设计;针对某飞翼标模完成了单点全机升阻比优化,升阻比提高约18%。数值结果表明,建立的NFFD和IDWF动网格技术可满足飞翼气动外形优化参数化和快速网格变形的需求。     

基于非下采样轮廓波的多源图像融合

利用非下采样轮廓波（NSCT）对源图像进行多尺度、多方向分解,对分解后的低频子带系数采用区域能量的融合规则,对高频子带系数采用基于领域方差加权平均的融合规则,对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉和客观评价指标上均优于其他对比方法。     

Magnetic Reconnection Phenomena In Interplanetary Space

Interplanetary magnetic reconnection(IMR) phenomena are explored based on the observational data with various time resolutions from Helios, IMP-8, ISEE3, Wind, etc. We discover that the observational evidence of the magnetic reconnection may be found in the various solar wind structures, such as at the boundary of magnetic cloud, near the current sheet, and small-scale turbulence structures, etc. We have developed a third order accuracy upwind compact difference scheme to numerically study the magnetic reconnection phenomena with high-magnetic Reynolds number (R _M=2000–10000) in interplanetary space. The simulated results show that the magnetic reconnection process could occur under the typical interplanetary conditions. These obtained magnetic reconnection processes own basic characteristics of the high R _M reconnection in interplanetary space, including multiple X-line reconnection, vortex velocity structures, filament current systems, splitting, collapse of plasma bulk, merging and evolving of magnetic islands, and lifetime in the range from minutes to hours, etc. These results could be helpful for further understanding the interplanetary basic physical processes. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.