基于主成分分析和灰色关联度的空域利用率

空域利用率是反映空域资源使用情况的重要指标。提出了基于主成分分析法和灰色关联度的空域利用率评价方法,确定理想空域并将其作为参照对象,通过考虑评价指标之间的相关性,运用主成分分析法得到各评价对象的空域利用综合得分,计算各年空域利用综合得分与理想空域利用综合得分的关联度,得到各年空域利用率。算例分析验证了方法的可行性。     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。     

原子钟频率稳定度测试中的噪声处理

原子钟的测量噪声会被引入到频率稳定度评估过程,尤其是对中短期频率稳定度的影响更大。重叠Allan方差可以克服调频闪变噪声和调频随机游走噪声随时间变化出现的非平稳问题,但由于受到测量噪声的影响,评估结果仍会出现误差。为此,本文通过对原子钟的数学模型和噪声特性进行分析,提出了原子钟频率稳定度评估的加窗平滑噪声处理方法,通过对时差观测序列合理的加窗设计和平滑处理,抑制测量噪声对评估结果的影响。实验结果表明,利用铷钟观测序列的100点平滑可以有效地提高短期频率稳定度结果（100~1 000）s的可信度。     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术(Ⅰ)

基于验后概率和"小概率事件原理",对复杂假设条件下,方差的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了Bayesian序贯方差检验(BSVT)模型,设计了临界值的求解算法,并对"强制"截尾条件下的假设检验判别准则进行了论述.最后,结合示例对BSVT模型的求解与应用进行了说明.      

可拓方法在飞航导弹早期保障方案评价中的应用

针对飞航导弹早期保障方案评价中定性指标定量化的问题,文中采用可拓层次分析法确定指标权重,多指标可拓评价方法确定评价模型,较好地实现了对方案的评价。     

一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

基于区间分析法的防冰引气管路系统故障树分析

针对防冰引气管路系统故障树分析中底事件故障率和概率统计信息的不确定性,基于区间分析法开展某型飞机防冰引气管路系统可靠性评估。根据防冰引气管路系统原理和故障发生机理建立系统的故障树,并采用区间概率来描述底事件失效概率的不确定性。计算结果表明:区间分析法在分析防冰引气管路系统故障树时只需要底事件失效概率的取值范围,而不要求其详细的概率统计信息,因而其适用面更广,更适合实际工程问题的需要。     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（I）

对于正态分布参数的检验,包括期望μ与方差σ2,是航空航天装备可靠性与精度分析工程中比较关心的问题。尤其是对方差的检验,是装备试验与评价分析的一项非常重要的内容。论文基于验后概率和“小概率事件原理”,对复杂假设条件下,σ2的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了BSVT模型,设计了临界值的求解算法,并对“强制”截尾条件下的假设检验判决准则进行了论述。最后,结合实例对BSVT的求解与应用进行了说明。     

高风险场所安全防范系统不确定性分析与评估

安全防范系统运行的有效性是保证被防护对象的关键。然而,安全防范系统本身及其运行环境存在多种不确定性因素,这些不确定性的存在将导致场所内存在很大的风险性,如果分析处理不当会产生严重的后果。在给出物理系统不确定性模型的基础上,分析了安全防范系统中存在的不确定性因素,提出了层次分析和灰色理论相结合的方法,评估不确定风险因素的权重,实现对入侵报警系统不确定性的评估。