一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法

极大似然估计方法(ML)在飞行器参数辨识中得到了广泛应用,该方法需要预先推导灵敏度方程,进而求解灵敏度矩阵,在应用过程中比较繁杂,且容易陷入局部最优。提出一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法,根据极大似然估计原理,利用云模型的优化理论对极大似然函数进行优化,从而得到待辨识参数值。该算法不必推导灵敏度矩阵,对初值要求不高,应用便捷,且保留了云模型优化的特点,收敛速度较快、不易陷入局部最优。以Twin Otter飞机为例对算法进行验证。结果表明:算法易于实现、辨识结果精度较高、收敛速度较快,不易陷入局部最优。     

基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制研究

 为了改善训练样本数受限的非均匀杂波环境中的系统检测性能,研究了基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制算法。提出了使用经真实杂波信息白化后的先验杂波协方差矩阵与单位矩阵之差的谱范数,来定量评估杂波先验知识的准确程度,并给出了真实杂波协方差矩阵未知时的矩阵谱范数估计方法。结合先验知识定量评估结果,获得了具有先验知识约束时的杂波协方差矩阵最大似然估计方法。分别基于多脉冲相参雷达以及空时自适应雷达进行了杂波建模,在此基础之上分析了算法性能。仿真结果证实了该算法优于使用样本协方差矩阵及先验杂波信息形成杂波抑制权值的性能。     

一类解决变应力加速寿命试验参数估计的方法

变应力加速寿命试验的极大似然函数是高维非线性复杂目标函数,其待估参数多,采用梯度下降优化方法进行参数估计容易陷入局部极值,而采用全局优化方法又存在寻优效率低的问题.为了解决复杂多维目标函数优化的瓶颈问题,设计了一种基于实数编码遗传算法和Powell法的遗传加速方法.利用适应度函数获得两种优化方法的最佳切换点,最大程度发挥遗传算法和Powell算法的优点,既提高了多维非线性目标函数寻优效率又保证了参数估计的全局最优.液压泵加速寿命试验实例分析结果表明,遗传加速方法可以在寻优前期利用遗传算法保证待估参数的全局最优估计,在寻优后期快速逼近最优值,使寻优成功率达到85%.     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。     

纠错码与神经网络

从两个方面推广了Bruck和Blaum的工作。一方面,证明了在软判决译码的情况下,线性分组码的最大似然译码等价于一个神经网络收敛于它能量函数的全局极大状态。另一方面,对GF(p)上的线性分组码,构造了一个联想记忆神经网络,使得每一个线性分组码的码字都对应于神经网络的一个全局稳定状态。     

解三维弹塑性接触问题的二次规划方法

 本文讨论了基于二次规划理论的三维弹塑性接触问题,其数值解法采用极大极小对偶迭代法,此方法比较简单、容易编制程序并且有严格的算法收敛性证明,方法适用于各种类型结构的接触问题。最后给出某型号飞机的机身与起落架之间的轴-套简结构的计算实例。     

使用频域极大似然法辨识飞机等效系统参数

在飞机飞行试验的数据处理过程中,采用频域方法是比较方便的。频域极大似然法则是一种有效的方法,它具有频域计算简单,同时估计又是渐进无偏和一致的优点。由于飞行试验数据是时域数据,使用这种方法需要使用FFT的方法将实测的时域数据转换成频域数据后再进行辨识。在军用飞机等效系统参数辨识过程中,取得了很好的计算结果。     

H_2引燃雾化煤油超燃混合的数值研究

为研究H2 引燃的煤油超燃混合问题 ,采用流体模型描述两相流动 ,气相反应系统的全N S方程风迎风TVD格式求解 ,液相扩散的Euler方程用NND格式求解 ,化学反应源项采用点隐处理 ,对单喷嘴喷H2 超声速燃烧、H2 引燃的煤油超燃混合问题进行了数值研究。获得了压力、密度、温度和组元浓度场的分布。结果表明 :与单喷嘴喷H2 相比 ,下游喷嘴H2 的射流穿透深度和扩散范围增大 ,燃烧区也变大 ;虽然煤油穿透深度大 ,但其扩散较H2 差 ,且下游出现无煤油区。     

IRCT下对数正态和正态分布参数的MLE

在文［１－４］的基础上进一步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型（ＩＲＣＴ）。着重讨论了对数正态分布参数的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出并证明了似然方程组解即参数的极大似然估计（ＭＬＥ）的存在唯一性定理，所得的结论对于正态分布也同样适用。文末给出了随机模拟数值解例子，结果表明，参数的ＭＬＥ具有较高的精度。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。