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。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

命中概率估计

本文首先建立由制导误差引起的脱靶量的分布规律，然后给出命中靶而上圆城的概率表示。对于命中概率的估计，讨论了一致、最小方差、无偏估计（UMVU估计）。对于样本容量较小的场合，给出了自助估计方法。     

分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论了分布参数可变时的统计模型及动态参数建模方法，给出了参数的Bayes估计，并对于应用中的一些问题提出了看法。     

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。     

锯齿冠的结构特性与设计

根据锯齿冠结构原理,导出了包含锯齿冠结构特性参数（λ、ψ、βμ、Δβ）的关系式,即锯齿冠结构特性方程,并将其图解成锯齿冠结构特性曲线,直观、清晰地描述了各特性参数之间的关系和变化规律;揭示了由实际条件产生的“紧度偏差”,论述了锯齿冠结构的设计方法。同时指出,选择过大的接触角会使叶冠失效而引发叶片故障。     

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法

为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。