一种考虑传感器位置误差的改进源定位算法

在无线传感器网络的定位问题中,通过移动目标与传感器之间的到达时差(TDOA)与到达频差(FDOA)测量量可以估计目标的位置和速度。但是,当传感器自身信息存在误差时,传统的定位方法将失去精确的定位效果。针对带有传感器误差的源定位问题,基于极大似然(ML)法获取一个封闭的近似解。提出了一种改进的近似极大似然(AML)算法,更新带有传感器误差的代价函数,不仅能实现实时定位,而且保证全局收敛。仿真结果表明,本文算法在存在传感器误差场景下依然可以达到克拉美-罗下限(CRLB),比已有的改进两步加权最小二乘(2-step WLS)法更有效。     

一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法

提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法。该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小。仿真实验证明了算法的有效性。     

Real-time total system error estimation:Modeling and application in required navigation performance

In required navigation performance（RNP）, total system error（TSE） is estimated to provide a timely warning in the presence of an excessive error. In this paper, by analyzing the underlying formation mechanism, the TSE estimation is modeled as the estimation fusion of a fixed bias and a Gaussian random variable. To address the challenge of high computational load induced by the accurate numerical method, two efficient methods are proposed for real-time application, which are called the circle tangent ellipse method（CTEM） and the line tangent ellipse method（LTEM）,respectively. Compared with the accurate numerical method and the traditional scalar quantity summation method（SQSM）, the computational load and accuracy of these four methods are extensively analyzed. The theoretical and experimental results both show that the computing time of the LTEM is approximately equal to that of the SQSM, while it is only about 1/30 and 1/6 of that of the numerical method and the CTEM. Moreover, the estimation result of the LTEM is parallel with that of the numerical method, but is more accurate than those of the SQSM and the CTEM. It is illustrated that the LTEM is quite appropriate for real-time TSE estimation in RNP application.     

独立指数分布期望参数的Γ极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Γ极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法,因而更切合实际.以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Γ极小极大估计做了讨论.本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Γ极小极大估计,同时讨论了两种特殊情况,即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Γ极小极大估计.     

多维相关系数平稳序列分析方法

相关系数平稳序列是从非平稳随机序列中分离出来的一类工程上常见且又便于研究的一类时间序列,其均值和方差都可随时间变化,因此,与传统平稳过程相比,它能更好地描述工程中的时间序列.在相关系数平稳过程的基础上,给出多维相关系数平稳过程的定义,建立了新的多维相关系数序列的理论和方法,给出了多维相关系数序列的极大似然估计.通过对时域的全程分析,能够充分利用样本信息对相关系数序列的均值函数,协方差矩阵函数和相关系数矩阵函数进行估计.在此基础上,对多维相关系数平稳序列进行高精度的频谱分析.     

航空发动机约束卡尔曼滤波方法

<正>卡尔曼滤波器通常用于动态系统的状态估计,但在应用过程中,有些已知的信息在运算过程中被忽略,例如转速、温度与压力的范围限制。约束卡尔曼滤波器将已知的信息作为约束,可以提高估计的精度。文献首次提出了将约束线性卡尔曼滤波应用于发动机健康估计;文献介绍了约束线性卡尔曼滤波数学实现的矩阵变换,与传统的无约束线性卡尔曼滤波对比,该方法对发动机健康状况参数估计更加准确。     

DO 28非线性多点模型的建立及其参数估计

 本文建立了DO 28试验机的非线性六自由度多点数学模型。该模型考虑了飞机运动的高度非线性,螺旋桨、机翼、尾翼空气动力特性,改进的推力计算,风场干扰以及飞行试验数据一致性检验和校正。与一点模型相比,该模型能更准确地描述飞机的运动,更适合飞机的参数估计。     

机械可靠性分析的等效威布尔分布法

本文提出了拟纯概率法思想,并建立了等效威布尔分布法。由于威布尔分布可呈现多种分布形态,因而能克服目前在机械可靠性分析中常用的等效正态分布法的局限性,更合理地描述机械可靠性分析中的各类随机量。      

平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响

建立飞机纵向动力学模型,基于最大似然参数估计原理,设计用于辨识飞机纵向气动参数的辨识系统,并对辨识系统的正确性和精确度进行了验证.以DHC-6飞机飞行试验数据为依据,对未积冰飞机和两种平尾积冰冰型的飞机进行纵向气动参数辨识,通过对比3种情况下飞机纵向气动参数的辨识结果,定量分析了平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响.结果表明:平尾积冰将导致飞机纵向气动特性恶化,俯仰阻尼可减小15％,升降舵效率可降低20％,对飞行稳定性、操纵性以及飞行安全构成一定的威胁.     

基于 Gamma模型和加速退化数据的可靠性分析方法

为了对导弹连接器进行可靠性评估,提出了基于Gamma模型的可靠性分析方法。首先,以电连接器的接触电阻作为性能参量,通过温度、湿度双应力加速退化试验获取其性能退化数据;然后,利用Gamma模型描述样品的退化过程,使用广义艾林模型,描述了样品退化量与温度、湿度之间的关系;最后,使用极大似然估计的方法,估计出了样品在正常工作条件下的模型参数,并对该型电连接器的平均寿命进行了预测。