动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现

提出了动态数据驱动的森林火灾仿真方法,在仿真中将实际系统的实测数据反馈到模型中,以提高模型的准确性。仿真运行了模型的多个样本,模型的输入是大量动态的输入而不是传统固定的输入,每一步仿真结束后采用统计的方法筛选出较优样本集作为下一步仿真各样本的初始条件。该方法包含以下关键部分：如何基于不准确模型获得较为可信的仿真结果、模型计算结果准确性度量方法、应用系统的模型和大量仿真样本运行带来的计算复杂度和计算量大的问题等。为解决上述问题,基于离散系统仿真规范提出并实现了一个动态数据驱动的森林火灾仿真框架。实验表明,上述方法将基于传感器测量到的真实火灾数据动态反馈至仿真系统中,获得了更可信的仿真结果。     

一种飞行数据相容性检验的快速算法

为了提高气动参数辨识的精度,根据飞机运动方程,给出了测量中的系统偏差、尺度因子误差和随机噪声描述,并提出了一种飞行数据相容性检验的快速算法。该算法简化了估计模型,分离了各个估计量之间的关联,从而提高了算法的鲁棒性和结果的准确性。对飞机纵向、横侧向运动的仿真和实际计算表明,该方法可以有效地估计测量中的系统偏差和尺度因子误差。     

Gamma分布拟合及其应用

本文提出了在可靠性Bayes及Fiducial分析中有广泛应用的Gamma分市拟合方法,并用数值例说明这种方法在单元、系统可靠性,可靠性及精度增长中的应用。     

离散系统LMI滤波技术

给出了一种离散系统最优滤波器的线性矩阵不等式（ＬＭＩ）设计方法。在系统干扰噪声能量有界情况下,将有约束的滤波问题转换为无约束的最优状态估计问题。利用ＬＭＩ方法给出了最优无偏滤波器存在的充分必要条件,所得滤波器的阶数小于系统状态个数。将ＬＭＩ方法应用于飞机飞行试验数据处理中,分析了实际飞行条件下飞机运动的模型,并对该模型进行扩展线性化处理,得到了一个较易实现的ＬＭＩ滤波算法。仿真结果表明,所提出的算     

动态系统时延参数估计的重构输入法

首先指出了过去在进行时延系统参数估计时所用的近似处理方法的弊端,然后就动态系统未知时延参数的估计问题提出了重构系统输入的估计方法,并以极大似然估计迭代算法为基础给出了一套估计动态系统时延参数的算法,最后,应用所提出的方法进行了仿真计算,仿真结果表明,参数估计的精度极高,这说明该方法是可靠且可行的。     

基于循环前缀的OFDM符号同步改进算法研究

OFDM系统的接收端对同步性能的要求很高,同步不好对整个系统性能的影响非常大。符号定时同步是同步过程中首先进行的,文中提出一种基于循环前缀的符号同步改进算法,相比于最大似然估计算法,改进算法运算量小、实现简单。两种算法的仿真结果表明,改进算法对循环前缀长度的要求要低得多,并且估计性能得到了一定的提高。     

多台系统Weibull过程的Bayes统计推断方法

本文的目的是要给出多台系统Weibull过程的Bayes推断方法。获得了尺度参数、形状参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和区间估计。某些估计只涉及到一重数值积分。最后,用一个实例说明这些方法。     

制导系统工具误差的自适应估计

本文研完惯性制导系统工具误差的自适应估计问题。运用自适应技术,这是解决制导精度鉴定问题的一个新的尝试,文中对仪表的误差模型给出了动态补偿,并给出了误差系数的递推估计。对模型中随机量的统计特性应用了自适应技术,并对岭回归引入了自适应估计,对滤波过程中模型的辨识及估值中偏倚的补偿,进行了讨论。     

基于SA&M-Relax的外辐射源雷达目标DOA估计方法

外辐射源雷达回波信噪比极低,通常在距离-多普勒二维相关后进行目标角度估计。在这种单快拍情况下,经典的超分辨算法由于协方差矩阵的非正定性导致算法性能较差。针对这一问题,在A&M插值迭代算法的基础上,提出了一种适用于稀疏阵列的SA&M-Relax外辐射源雷达目标DOA估计方法。在相同阵元数目的情况下,与原有算法相比提高了目标角度估计的分辨率与精度,同时减少了运算量。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。