基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。     

Bayes修正幂验前方法在制导精度评定中的应用

如何合理有效的利用验前信息,是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评 定,引入 修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的制导精 度评定中兴趣参数的验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前 信息“淹没”现场信息的情况,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计平均平方 误差（MSE）的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。〖JP 〗     

基于相似电子产品信息的可靠性评估方法

对于需综合考虑新产品与历史产品多种相似性与相异性的电子产品可靠性评估问题,提出了一种适用于多批次电子产品的可靠性评估方法。基于产品的多种相似信息,通过引入非平权系数法,提出了一种基于特征属性方差检验的继承因子确定方法,解决信息融合问题。算例验证表明,此方法能够实现对具有多相似性和相异性信息的电子产品进行有效的可靠性评估,确定的继承因子更加科学合理。     

Uncertainties in gravity wave parameters,momentum fluxes,and flux divergences estimated from multi-layer measurements of mesospheric nightglow layers

Measurements of dynamic parameters of atmospheric gravity waves, mainly the vertical wavelength, the momentum flux and the momentum flux divergence, are affected by large uncertainties crudely documented in the scientific literature. By using methods of error analysis, we have quantified these uncertainties for frequently observed temporal and spatial wave scales. The results show uncertainties of ～10%, ～35%, and ～65%, at least, in the vertical wavelength, momentum flux, and flux divergence, respectively. The large uncertainties in the momentum flux and flux divergence are dominated by uncertainties in the Brunt-Väisälä frequency and in spatial separation of the nightglow layers, respectively. The measured uncertainties in fundamental wave parameters such as the wave amplitude, intrinsic period, horizontal wavelength, and wave orientation are ～10% or less and estimated directly from our nightglow image data set. Other key environmental quantities such as the scale height and the Brunt-Väisälä frequency, frequently considered as constants in gravity wave parameter estimations schemes, are actually quite variable, presenting uncertainties of ～4% and ～9%, respectively, according to the several solar activity and seasonal atmosphere scenarios from the NRLMSISE-00 model simulated here.     

某型晶闸管恒加寿命试验中数据处理的Bayes方法

对寿命服从Weibull分布的某型晶闸管恒定应力加速寿命试验中的零失效数据,运用经典的统计方法和Bayes方法进行了处理,分别给出了在正常应力下失效概率的极大似然估计和多层Bayes估计,对2种估计结果与现场试验数据下所得估计结果的比较表明,Bayes估计的绝对误差为5.89×10-5,它小于极大似然估计的绝对误差2.438×10-3。随机模拟表明本文所给方法正确有效。     

以B(O,O)作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限的讨论

本文对以B(0,0) 作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限进行了讨论,提出: 1° 用梅林变换法得到的贝叶斯精确解与矩拟合法得到的贝叶斯近似解,两者比较接近。 2° 矩拟合法得到的结果,相对于经典精确解是“冒进”的,经模拟计算,从覆盖系统可靠性真值P~*的百分比来看,也是冒进的。     

基于贝叶斯可信度的直升机安全性分析

本文基于贝叶斯网络理论建立了直升机在"人—机—环境系统"的飞行安全性模型,其目的是通过网络模型分析,发现影响安全性的薄弱环节,以及通过相应的纠正措施提高直升机飞行的安全性。     

机匣包容性的贝叶斯评价方法

用击穿率描述机匣包容性,知识状态曲线表达击穿率评价结果。针对实际评价中有关知识和信息逐步完善的特点,运用贝叶斯理论,研究出一个动态递推的评价方法。解决了贝叶斯方法实用中难题：如何简易地确定先验的贝塔分布。     

利用Toeplitz特性改善来波方向估计性能

提出一种利用协方差矩阵的Toeplitz特性,使估计的协方差矩阵成为Toeplitz矩阵的方法,在低信噪比短数据流情况下,改善来波方向(DOA)估计的性能,且不需增加乘法运算量.对MUSIC算法和PRO-ESPRIT算法进行了分析并作了计算机仿真,仿真结果表明:利用Toeplitz特性后,MUSIC算法谱峰幅度增大,波谷相对波峰的深度增加,这将有利于目标的分辨;并可减小低信噪比情况下MUSIC算法和PRO-ESPRIT算法DOA估计的方差.     

基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测,提出了一种基于灰度对比度特征 相似性贝叶斯(GCF SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型,该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征,然后通过特征融合获得初级显著图;建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型,该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数,然后利用贝叶斯公式获得最终显著图,进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明,所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声,增强对比度,具有较高的检测精度和鲁棒性.