基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法

针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合"小子样、异总体"研制阶段增长试验数据和"小子样"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。     

一种新的红外目标图像质量评价方法

 目标混淆度（DTC）和目标遮隐度（DTS）是两个有效的红外小目标图像质量评价指标,然而它们不能够评价大目标图像的质量。针对该问题,对两个指标的定义进行了拓展,实现了对红外小目标图像质量和红外大目标图像质量的统一描述。对于小目标图像,修正了两个指标原有的计算方法,分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景区域遮隐目标的能力;对于大目标图像,提出了该图像条件下两个指标的计算方法,分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息相比偏离的程度。理论分析和实验证明,与传统的图像质量评价标准如信噪比、杂波尺度等相比,本文方法在红外自动目标识别中的应用更为有效,其评价结果与实际情况更加吻合。     

基于强化学习方法的航班滑出时间预测研究

航班的滑出时间是描述机场场面运行状态和周转效率的关键指标,其不确定性会降低航班到达目的机场的可预见性,进而带来航空资源的低效利用和燃油耗费问题。研究了一种基于强化学习的航班滑出时间预测模型。从交通状态和时序特性方面分析并提取影响滑出时间的主要特征集;利用马尔科夫决策过程建模滑出时间预测问题,并通过强化学习算法进行模型训练和测试。在真实机场场面运行数据中进行的实验表明,所提出方法不仅能够准确预测单个航班的滑出时间,还能够捕捉机场场面整体的滑行态势的变化情况,为智慧机场的建设提供新思路。     

基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练

为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声词识别性能。提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声词识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能。     

变动市场环境下的马尔可夫决策

在原有马尔可夫决策的基础上，提出对应于不断发展的市场环境下的马尔可人决策的改进模型。该模型考虑市场增长对处于竞争之中的同类型公司的最终市场占有率所具有重要的影响，并给出了市场按照不同类型增长曲线发展的相应模型及最终均衡状态的含义。     

基于马尔可夫链的空间站推进1553B通信系统可靠性分析

推进功能的正常实现为空间站长期在轨运行提供重要保障。1553B通信系统作为推进功能的重要组成部分,承担着推进系统与外界进行数据交互的任务,其可靠性设计至关重要。为提高1553B通信系统可靠性,分别对包含数据隔离芯片在内的远程终端及其处理器进行双余度冗余设计。通过建立故障树对1553B通信系统可靠性进行分析,并引入平均无故障时间、可靠度等定量指标,基于马尔可夫链建立可靠性模型进行定量计算。结果表明,1553B通信系统平均无故障时间增加1.947倍,可靠度增长3.89%,故障概率则下降超98%,由此验证了双余度冗余设计能够有效地提升1553B通信系统的可靠性。     

DFT&ET综合分析法

根据故障树(FT)和事件树(ET)之间的相互关系,动态系统的复杂性以及不同子系统之间所存在的矛盾,结合马尔可夫链的运用,提出了将动态故障树(DFT)和ET相结合的一个合理的方法,并通过实例给出证明.该方法解决了所建模型中的矛盾,且通过模块化处理提高了效率.     

用图论方法分析马尔可夫频次阵特性

 简述了飞机机动疲劳载荷谱的各种常用表征方法及其优点与不足, 重点论述疲劳载荷状态转移的马尔可夫频次矩阵法。结合示例说明马尔可夫频次阵的构造形成与计算机编程填充方法。利用图论研究方法说明马尔可夫阵是一幅欧拉图的邻接矩阵, 阐述了其重要特性, 给出了据此构造疲劳载荷历程的要求与做法,并给出了数据处理实例。通过讨论马尔可夫阵与其他疲劳载荷表征方法间的关系, 表明马尔可夫矩阵含有更多信息, 是较适合完整描述疲劳载荷谱的表征方法之一。     

利用修正罗德里格参数进行飞行器姿态估计

给出了一种利用修正罗德里格参数（Modified Rodrigues Parameters）进行姿态估计的算法。该算法用于利用矢量观测的无陀螺姿态和姿态角速度的确定，采用切换方法处理了修正罗德里格参数的奇异性问题，修正罗德里格参数的误差定义为从估计姿态到真实姿态的旋转，根据姿态误差运动方程，用扩展卡尔曼滤波方法设计了姿态和姿态角速度估计器，用数值算例验证了算法的可行性。