切向结构永磁同步电机辅助磁极的优化

为了减少切向结构永磁同步电机转轴侧永磁体的漏磁，提高气隙磁密，在切向结构永磁同步电机中合理引入辅助永磁体。辅助永磁体相对于切向永磁体的位置有3种．其中以模型b，c较为合理，永磁材料用量适中，对气隙磁通的贡献大。随着辅助磁极永磁体厚度的增加，气隙磁密增加，当永磁体厚度增加到一定值时气隙磁密开始减小（模型b）或几乎恒定（模型c），即辅助永磁体存在一个合理的厚度，该厚度与电机的极对数有关。     

指数分布产品分组数据的统计分析

给出了指数分布产品在基于分组数据下参数的近似矩估计及近似区间估计,最后通过Monte-Carlo模拟数据说明方法的可行性。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

Weibull分布定时截尾寿命试验参数的近似联合置信域

研究了Weibull分布大样本定时截尾寿命试验，利用一种新的途径给出了试验参数的近似联合置信域。设产品寿命X服从Weibull分布，对n个受试样本x1,x2，…，xn进行定时（时间为t0）截尾试验，得到观察数据Si=min(x1,x0)，i=1,2,…，n。利用似然方程，分别得到参数λ，b的极大似然估计λ和b。进一步考察联合分布（λ，b）可以用二元正态分布来近似。再利用多元正态分布与X^2分布的关系，可以推导出未知参数u=（λ，b）的置信度为1－a的联合置信区域（x-u)′I0（x-y)≤xa^2。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

GPS+BDS组合的实时定轨技术

为了改善卫星几何分布,提高低轨（Low earth orbit, LEO）卫星实时定轨的精度与可靠性,提出了北斗卫星导航系统（Beidou navigation satellite sy stem, BDS）与全球定位导航系统（Global positioning system, GPS）组合模型。组合模型基于加权最小二乘法（Weighted least square, WLS）,利用伪距观测量建立观测模型,实时估计LEO卫星位置。目前,LEO卫星尚未装备星载BDS+GPS双模接收机,为验证算法可行性,利用GPS/BDS卫星星历文件与STK软件仿真生成实验数据。实验结果表明,BDS+GPS组合模型较GPS系统模型精度至少提高26%。     

用假设检验观点考虑经验因素时疲劳寿命分散系数研究

传统的疲劳寿命分散系数的理论值是基于参数估计概念得出的,由于仅利用本次产品样本试验数据而使其数值,尤其对航空宇航一类结构而言,与实际统计值相比往往偏大;考虑实际产品的继承性,从假设检验观点出发,强调充分利用以往的信息,推导了基于假设检验观点的疲劳寿命分散系数,并讨论了某些参数的影响。通过算例表明与传统的参数估计概念的分散系数相比,假设检验观点的分散系数更趋近于实际统计值。     

改善三元子阵测距精度方法研究

在水声领域,三元子阵测距、目标运动分析(TMA)和匹配场处理(MFP)是被动噪声测距的3种主要技术。文中以三元子阵测距声呐为研究对象,从波束形成、相关系数处理、测向精度改进等方面讨论提高时延估计精度的方法,对工程应用具有一定的参考价值。     

自适应选择抽取模式的运动估计算法

 提出一种去除运动估计中计算冗余的新方法,该方法与搜索算法结合,通过自适应选择抽取模式去除冗余。首先改进传统的一维梯度下降搜索算法,并提出由梯度下降方向自适应选择不同的抽取模式去除计算运动估计准则时的冗余。实验结果表明,该算法与全搜索以及没有去除计算冗余的梯度下降算法相比,视频质量没有较大影响,但是大大降低了计算量,在视频序列实时处理中有良好的应用前景。     

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.