导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.     

Improvement of Jahangir＇ s multiple moments estimator

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE（Maximum Likelihood Estimator）相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.     

基于FGN输入流的G/D/1排队模拟

传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量.通过实验仿真,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数,并对以FGN为输入流的G/D/1排队模型作了定性分析.结果表明在输入流的强度和方差基本相等且系统利用律大于某一阈值的情况下,队列平均等待时间随Hurst参数增大而显著增长.同时指出在相同的条件下考察队列尾部特征,具有有限队列长度的G/D/1排队模拟结果要远优于无限队列长度下的理论分析结果.      

基于贝叶斯网络的航空公司安全风险评估研究

本文参考人、机、环境和管理理论,并根据民航相关标准和规则建立航空公司风险评估指标体系。对航空公司实际调查数据进行有效性、归一化处理,用GeNIe软件构建相应的贝叶斯网络模型,对参数进行学习,获取了各节点的CPT,据此对模型进行正向推理和反向推理,找出了风险致因较大的因素即人的因素和管理及信息因素。最终对该航空公司风险评估的结果为76.6%。实验结果证明该方法是可行有效的。     

MISTRAM系统测距常值误差估计与修正

MISTRAM测距数据包含的常值系统误差，是影响数据质量和精度的主要因素之一。该误差既不便于按常规系统误差处理，更不能按随机误差处理。在设备精度鉴定中，使用更高精度的观测数据通过比对法估计的方法，以及EMBET方法，均受到诸多制约。本文基于MISTRAM系统高精度测速数据，建立了常值系统误差的估计方法。实际数据计算证明，该方法是可行的。     

高动态雷达接收机的最佳距离和速度跟踪

普通雷达接收机难于对高动态飞行器捕获和跟踪。本文提出一种最佳跟踪接收机（OTR），它能对高动态飞行器实现快速捕获和精密跟踪。这种OTR是将最大似然估计与卡尔曼滤波相结合具有计算机反馈的数字化接收机。本文介绍它的工作原理、实现方法和跟踪性能。     

整机产品失效机理危害度定量分析方法

针对整机产品失效机理多而复杂、失效数据少、主失效机理分析为定性方法的现状,提出了一种基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法.首先利用Dirichlet分布描述产品的先验信息,结合现场失效数据确定失效频率的Bayes后验分布函数,然后通过Slice抽样方法获得失效频率的满条件分布,进而利用Gibbs抽样得到其Bayes估计,从而实现了各失效机理的定量分析.最后在某型光纤连接器失效机理已分析清楚的前提下,分别用FMMEA(Failure Modes,Mechanisms and Effects Analysis)及Bayes方法确定了其主失效机理,结果表明基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法考虑了现场未出现的失效机理危害度,其确定的主失效机理比FMMEA结果更具有可信度.     

H.264中多模式运动估计算法优化

针对H.264标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,通过对H.264参考模型JM10中运动估计算法的分析,提出了一种利用时间、空间相关性的模式选择算法和结合一维绝对差值和(SAD,Sum of Absolute Difference)的高效匹配准则,将串行全搜索的运动估计算法改进为并行部分搜索的运动估计算法,把一维SAD和二维SAD匹配准则结合使用,从模式选择和编码速度两个方面对原算法进行优化.实验结果表明:与参考模型JM10的运动估计算法相比,提出的优化算法在恢复质量(用峰值信噪比表征)平均下降0.03 dB、码速率增加不超过1.5%的前提下,编码速率提高20%~30%,表明了该算法在恢复质量略有下降的情况下明显提高了编码速度.      

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

强电磁脉冲下柴油发动机系统薄弱环节识别

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节,提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性,加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能,首先,通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据,计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率;然后,依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率,并排序以识别其薄弱环节,为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例,说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件,也为较薄弱环节,是需要重点防护的对象。