贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法

雷达理论和实践都表明相干累积是机动目标探测行之有效的方法,但其性能会因脉冲回波处理间隔内未知距离和/或多普勒的徒动而降低。为解决这个问题,提出了一种贝叶斯推理运动轨迹相干累积的动目标检测方法。首先,通过对脉冲压缩回波信号的距离频率进行翻转,就可从未翻转与翻转后的回波信号相乘的傅里叶逆变换中,提取出慢时间维描述待探测多目标运动轨迹的时频信号。视该时频信号中各目标运动轨迹为状态变量,获得的时频信号为观测,建立起多目标运动轨迹的状态空间模型。这样,据贝叶斯滤波推理出的目标运动轨迹,构建出快-慢时间维联合的二维匹配滤波器,就能补偿目标高速/机动带来的未知距离和/或多普勒徒动。理论分析和仿真实验均证明：所提算法适用具有复杂且未知运动状态的目标,且呈现出了优于文献报道方法的性能。     

民机维修任务分析的人因可靠性预测模型

人为因素作为人机关系中的重要环节,是影响民航安全的关键因素。定量分析机务人因可靠性水平对于减少无意识犯错、保障飞行安全具有重要意义。根据NASA建议开发出一套THERP+CREAM结合的模型,针对民航特点对THERP数据表进行优化处理,采用模糊贝叶斯网络与CREAM结合的方法确定机务维修人员的认知控制模式,利用平均权重因子将THERP的预测值嵌入CREAM,实现两代方法的结合,以提高机务人因可靠性预测的精度。研究结果表明：通过对某航空公司某维修小组的调查,证实了所提的THERP+CREAM预测模型能够较好地预测机务人因可靠性水平,实现了依据维修手册中的维修任务,即可进行人因可靠性分析,为研制单位维修任务分析中的人素分析提供了一个定量评估方法。     

基于卷积双向长短期记忆网络的轴承故障尺寸估计

基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

民用飞机持续安全性评估体系架构设计与分析

民用飞机运营阶段安全性评估过程涉及多系统的能力整合与交互,目前我国缺乏基于标准规范的系统化持续安全性评估体系。基于美国国防部体系结构框架（DoDAF）,通过统一建模语言（UML）从多视角出发设计并构建民用飞机持续安全性评估体系架构,给出持续安全性评估控制链顶层的全面描述;在此基础上,引入复杂网络理论对体系架构整体性能进行评估,提出综合考虑节点中心性及网络鲁棒性的重要度评价指标用于识别体系中关键节点,并对关键节点进行设计优化。结果表明：本文设计的民用飞机持续安全性评估体系架构整合了多系统资源和能力,明确了系统控制流程及系统间交互,对关键节点进行优化后的体系架构稳定性增强,能够为运营阶段的安全性评估和管理提供指导。     

网络安全体系结构研究

详细讨论了基于防火墙的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络信息安全体系结构,并指出了防火墙自身的局限性以及未来安全体系结构的发展趋势。     

网络分析仪法测量稠油介电常数

用网络分析仪在Ｘ波段８～１１．５ＧＨｚ的６个频率点上,对大港、胜利、辽河油田稠油的介电常数进行测量,测量结果可以为微波采油工艺中的井下轴射器的设计及微波能利用率的估算提供理论依据,并对测量结果进行了误差分析。     

贝叶斯景象匹配技术

景象匹配技术以其极高的末制导精度在导航系统中起着关键性的作用。经典的景象匹配定位方法只能提供象素级的定位精度,为了获得更高的精度可采用ＦＦＴ匹配算法、最小二乘匹配算法等。该文首次提出了一种新的贝叶斯景象匹配算法。其基本思想在于：匹配定位位置可看作为随机量,先利用匹配图像间的信息求其条件概率分布,再利用图像中的大量样本来求解其贝叶斯估计值。同时研究了基于贝叶斯估计的景象匹配技术的原理及算法,并将其与