确定电子产品MTBF增长的经典分析方法

本文用经典分析方法研究了经历研制试验的电子产品失效率(或MTBF)的问题。假设研制规划由m个阶段组成,在每个阶段中受试的产品是类似的;此外,假设电子产品的失效率满足:λ_1≥λ_2≥…≥λ_m。我们得到了λ_i(i=1,2,…,m)的约束极大似然估计和λ_m的经典置信限。最后用数值例说明了这些方法。     

NA样本下半参数回归模型估计

在NA相伴样本下，研究固定设计半参数回归模型估计的强相合性，获得较合理的充分条件。     

基于小波变换技术的瞬态信号检测

在未知瞬态信号检测中，一般采用广义似然比检测。然后广义似然比检测不能有利利用瞬态信号的固有特性，检测性能不是很好。本文在介绍瞬态信号和噪声的小波变换特性基础上，提出了基于小波变换域估计的检测方法。最后给出了几种检测器的工作特性比较。     

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。     

基于贝叶斯纠错的AR辅助飞机装配数据纠错方法

增强现实(Augmented Reality)技术用于飞机装配中可以有效提高装配效率。通过无线网络的使用,增强现实设备可以便捷访问各种人工智能服务,将自然场景下的光学字符识别(Optical Character Recognition)技术作为云服务用于AR辅助装配中减少人工录入以加速装配过程。针对AR辅助飞机线缆装配中线缆识别存在错误的问题,基于贝叶斯纠错器,结合航空线缆规则提出一种数据纠错的后处理流程,使用噪声通道模型对线缆的识别结果数据进行推理纠错,并构建了基于云服务的AR辅助线缆装配体系。在该系统的环境下,进行AR辅助的航空线缆装配试验,将导线识别准确率从88%提高到98%,验证了该系统具有一定高效性的同时保证了正确性。     

基于贝叶斯—熵权法的岸舰导弹作战效能研究

通过系统分析岸舰导弹作战流程,确定了影响岸舰导弹作战效能的 4个主要因素。选取了 17个指标,构建了岸舰导弹作战效能评估模型,运用贝叶斯网络原理以及熵权法对模型进行仿真,并针对仿真结果,提出岸舰导弹战斗使用和装备发展对策建议。     

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。     

2D雷达组网中目标高度估计误差的Cramér-Rao限

 在由2坐标雷达组成的雷达网中,推导了目标高度估计误差的CRLB(Cram&;#225;r-Rao限),并通过不同条件下的数值计算得到了一些结论。结果表明,目标高度估计误差的CRLB既与雷达的测角误差有关,也与目标和2个雷达站形成的夹角有关系,雷达配置在不同的高度上有利于目标高度估计的收敛性。这些结论对于2坐标雷达组网以及雷达网中的传感器管理具有指导意义。