线性回归模型的最小均方误差估计

在未知线性回归模型测量误差的协方差矩阵和非零均值(由非模型化误差及测量设备系统性误差组成)情况下,提出一种回归参数的“最小均方误差估计“,证明了其优良性。还对稳健估计、测量精度分析中随机与系统性误差分离、白塞尔公式与变量差分法统计随机方差结果不一致等问题,作了深入研究分析。     

固体火箭发动机可靠性评定的影子理论及应用

首次提出可靠性评定的影子问题,证明了影子定理,并用影子定理对固体火箭发动机的结构可靠性进行了评定,表明其具有应用价值。     

一种再生测距伪码的自适应捕获技术

深空探测距离远,适合使用再生伪码测距技术。针对空间数据系统咨询委员会（CCSDS）提出的T2B测距复合伪码,计算了其6个子码在不同延拓周期下的相关值,推导了星上相关运算前信号噪声的分布形式。在对判决量统计特性分析的基础上,采用最大似然估计准则（MLE）对噪声标准差进行了合理估计,通过噪声标准差估计了判决门限,并采用奈曼...     

遥测精度的基本估计

文章从我国导弹航天试验场工程应用的角反出发，对遥测粗度涵义、基本假设、时间应标精度和幅值精度等提出了看法，并选择１０类典型遥测参数进行了精度估计．从而得出了我国导弹航天试验场遥测系统精度基本满足用户要求的结论．     

基于马尔可夫蒙特卡洛法的系统辨识方法研究及应用

提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。     

基于单目视觉系统的远距离场景重建算法研究

提出了一种基于机载前视被动传感器(电视传感器或红外成像传感器)获取的序列图像,并结合惯导信息,恢复前视场景深度的新方法。通过将前视三维场景看作一组具有不同深度的,分别对应背景和障碍物的层的集合,将复杂的场景重建问题简化为对各层深度集和像素标记场的计算;我们使用贝叶斯方法解决对各参数的估计,并使用图论方法快速求解。试验表明,该方法是可行的。     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。