利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

非定常分离控制中的相位采样

本文介绍了非定常分离控制中的相位采样方法,该方法同样适用于任何受到周期性外加干扰作用的流场测量。所谓相位采样就是要使所采集的流体参数样本与干扰信号中的周期相位一一对应,这只能由计算机来实现。文中所提出的具体采样方案适用于目前国内广为使用的十六位微处理机(如 IBM-PC 及其兼容机、INTEL/86/330机等)。     

双PN码DS/MSK扩频系统的有效重要抽样仿真方法

为了提高仿真速度,本文在双PN码DS/MSK扩频通信系统误码率估算中,成功地采用了有效重要抽样仿真方法,并把仿真与优化技术结合,解决了一类最佳偏置分布函数不易解析求出的重要抽样问题。仿真结果表明,有效重要抽样方法与普通Monte-Carlo方法相比,计算量可减少10~4倍左右。     

基于对极几何约束的景象匹配研究

提出了一种图像配准方法来解决实时图与基准图空间不对准问题。它是利用随机采样算法估计基本矩阵，恢复实时图与基准图之间对极几何．然后基于对极几何约束．剔除误匹配点．得到精确匹配控制点，计算出全局仿射变换，从而对实时图进行校正。该方法的特点是精确、稳定和全自动。采用真实图像实验结果表明，该方法是行之有效的。     

一种简单高效的图象缩小算法

图象放缩问题是图象处理中的一个基本问题 ,图象在缩小的过程中存在着图象信息的损失 ,而且缩小的比例越大 ,损失越大 ,从而导致图象的失真较大。本文介绍一种近邻取样和邻域平均相结合的算法 ,该算法简单同时失真又不大 ,特别是缩小比例较大的时候该算法效果明显。     

一种平均矩独立重要性指标及其拒绝抽样方法

在矩独立重要性分析过程中,重要性指标往往用于衡量结构系统输出不确定性向输入变量不确定性的逆向分配问题。假设输入参数的方差可以减缩一定比例因子,那么矩独立重要性指标可以定义为该缩减因子的函数。同时,假设输入参数的方差缩减因子为一随机变量,那么可以取矩独立重要性指标函数的均值定义一个新的平均矩独立重要性指标。由于使用Sobol方法计算平均矩独立重要性指标的模型需要循环抽样,计算量很高,故引入拒绝抽样（RS）方法,通过重复利用矩独立重要性分析中的一组输入输出样本,就可以额外计算得到矩独立指标函数和平均矩独立重要性指标,这大大节约了计算成本。本文所提指标函数及平均指标的有效性和RS方法的准确性、高效性通过数值和工程算例得以验证。      

面齿轮齿面的自适应采样方法

面齿轮齿面的数字化是齿面检测的关键技术之一.针对在三坐标测量机上进行的齿面采样,提出一种根据给定精度确定采样网格点数量的方法:对采样网格边界线进行初步自适应,利用截平面法得到初始采样网格;同时根据给定的采样网格点数量,借助基于形状的采样算法,对初始采样网格进行迭代,生成自适应采样网格,最终实现面齿轮齿面数字化检测采样的自适应规划.     

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

基于贝叶斯的航空备件需求研究与应用

鉴于目前航空备件需求计算应用泊松公式存在计算结果误差较大的问题,依据历史故障数据并应用广义更新过程建立反映历史故障数据以及维修能力的可靠性分布模型,同时针对目前历史故障数据主要是小样本事件,应用贝叶斯方法并采用切片采样法对可靠性分布模型进行参数估计。最后通过实例进行分析,结果表明实际故障次数和实际故障情况较为吻合,增大了模型的应用范围。