DOA estimation and mutual coupling calibration with the SAGE algorithm

In this paper, a novel algorithm is presented for direction of arrival（DOA） estimation and array self-calibration in the presence of unknown mutual coupling. In order to highlight the relationship between the array output and mutual coupling coefficients, we present a novel model of the array output with the unknown mutual coupling coefficients. Based on this model, we use the space alternating generalized expectation-maximization（SAGE） algorithm to jointly estimate the DOA parameters and the mutual coupling coefficients. Unlike many existing counterparts, our method requires neither calibration sources nor initial calibration information. At the same time,our proposed method inherits the characteristics of good convergence and high estimation precision of the SAGE algorithm. By numerical experiments we demonstrate that our proposed method outperforms the existing method for DOA estimation and mutual coupling calibration.     

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。      

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

多维动态参数的多层Bayes融合估计

在多维动态参数的分层模型下，运用多层Bayes估计方法和离散线性模型状态估计方法，给出了动态参数的Bayes融合估计，并以飞行器试验分析的一些例子，说明方法的运用。     

Weibull分布可靠性分析

本文讨论了Weibull寿命型产品的分布参数、可靠性及可靠寿命的极大似然估计，包括点估计和置信区间估计，然后讨论了Weibull分布的Bayes可靠性分析方法，并使用Gauss—Legendre方法解决了Bayes分析方法中的积分困难，大大节省了计算时间，算例表明这种方法是合理有效的。     

航空工业企业供应链不确定性产生机理研究

该文分析了航空企业供应链的特点,构建了供应链不确定性产生机理概念模型,提出正是由于不确定性产生根源和加剧不确定性影响的因素共同的作用,最终影响了供应链的功能。基于此模型,全面、系统地分析了供应链不确定性产生机理。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法

利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

BTT导弹的大系统变结构控制方法

将BTT导弹控制系统表示成具有非匹配不确定性大系统的形式，利用反演设计方法处理系统中的非匹配不确定性．用变结构控制方法来改善系统的性能，然后，利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的信号最终一致有界且系统的状态指数收敛于滑模超平面。最后．仿真验证了所提出方法的正确性和有效性。     

飞机迎角在垂直阵风干扰中的卡尔曼滤波估计

在阵风条件下,为了抑制飞机的附加载荷并改善乘坐品质,需要得到飞机的迎角状态。以某大型运输机为例,通过卡尔曼滤波方法,将飞机法向过载和俯仰角速度综合进飞机的操纵输入来估计垂直阵风条件下的飞机迎角,并进行了仿真。结果表明,在垂直阵风干扰条件下,采用卡尔曼滤波方法能获得迎角状态的良好估计。