Duane模型的导数最小二乘估计

 针对传统最小二乘估计仅仅考虑回归模型曲线本身的试验样本,不能同时对曲线动态变化规律进行描述、未能充分利用模型与数据信息的问题,依据在一次观测中待定参数的取值应使得随机样本与模型各阶导函数在概率尺度下具有最小距离的原理,通过构造模型曲线导数意义下的损失函数,提出了一种能够综合利用模型与试验数据导数信息的导数最小乘方估计方法,推广了传统最小二乘估计的模型条件与使用范围。并结合复杂可修产品可靠性增长的Duane模型给出了参数的一般导数最小二乘估计与最佳导数最小二乘估计式,证明了模型参数的导数最小二乘估计较传统最小二乘估计具有更好的统计性质。为实际中确定模型曲线,进行工程预测提供了一条新的技术途径。     

无失效试验数据系统可靠性评估方法研究

理论上,样本量越大,通过估计得出的值越精确。但许多武器装备造价昂贵,危险性高,不可能做大量的现场试验进行可靠性分析,面临着如何探求无失效情况下高可靠性装备的评估问题。文中基于元件的无失效成败型试验数据,研究了指数型元件组成系统的可靠性评仆方法。     

连续分布百分位值和百分率的区间估计和假设检验

提出了一种对连续分布百分位值和百分率(或可靠度)进行区间估计和假设检验的理论与方法。并对Weibull分布、对数正态分布、极值分布等常用的两参数分布和三参数分布进行了详细讨论。该方法不仅适用于完全数据,而且还适用于不完全数据和无失效数据。     

一般密度核估计的一致相合性

V．S．M．Campos和C．C．Y．Dorea在2001年提出了关于（E，ξ）上的σ-有限测度v的一般密度函数P（x）的核估计pn（x），其中ECR，ξ是E的一个σ-域，得到了一些结果，并且验证了所得结论包含经典的连续密度核估计的结论，还进一步延伸了离散分布核估计的结论。以上面的理论为基础，继续探讨这种密度核估计的性质．在核函数满足一定的条件下，得到pn（x）是p（x）的一致渐近无偏估计。同时应用有关经验分布的一些知识，得到了一般核密度估计pn（x）的一致弱相合性和一致强相合性。     

小型无人机纵向动态特性试验验证

应用气动力估算方法得到某小型无人机的纵向气动力数据;通过风洞试验和飞行试验对估算结果进行动态特性验证,并重点讨论了小型无人机的脉冲激励飞行试验验证。研究发现,选择飞行试验激励信号既要考虑小型无人机的特殊性,又要考虑信号的频谱特性;激励信号的选择为同类飞行测试提供了参考。     

一种基于模型误差预测的UKF方法

UnscentedKalman滤波器（UKF）对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF（PredictiveUnscentedKalmanFilter）。它利用非线性预测滤波器（NPF）的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。     

航空移动通信中OFDM信道估计方法的研究

 正交频分复用（OFDM）由于其自身的技术优势使其在未来的航空移动通信中将占有重要地位，但航空移动通信中时变的信道环境和多普勒频移造成的严重的子载波之间干扰（ICI），使OFDM在航空移动通信中应用面临着困难。本文在建立航空移动通信通用信道模型的基础上，分析了ICI和噪声对信道估计的干扰机制，采用低通滤波和线性插值的方式对最小平方信道估计方法（LS）加以改进，抑制了ICI和信道噪声对LS〖JP2〗的干扰。经过仿真证明，该方法实现简单，精度高，抗ICI干扰和噪声能力强，满足了移动速度高达1 500 km/h的航空通信的要求。     

局域增强系统级联双频平滑技术研究(英文)

针对电离层误差时间梯度和空间梯度对局域增强系统的不利影响,提出使用级联双频平滤波方法解决此问题。级联双频平滤波先使用一个双频平滑滤波器精确估计电离层误差,利用得到的估计值修正码伪距观测量中的电离层误差,再使用一个双频平滑滤波器削弱噪声。这样,电离层误差被完全从平滑过程中移出,由L2码观测量引入的附加的噪声也被压制。基于中国民航新航行系统实验室的局域增强系统测试平台所采集的数据对级联双频平滤波的有效性和基于级联双频平滤波的局域增强系统的精度进行了分析。结果表明级联双频平滤波技术可以同时消除电离层误差时间梯度和空间梯度导致的平滑滤波残差和差分校正残差,并具有较低的滤波噪声。     

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。     

带约束的高超声速飞行器最优弹道的数值算法

为了准确地求解高超声速飞行器再入巡航段节省燃料的最优弹道,在直接法得到次优解的基础上,提出了全程协态估算方法。该方法不仅能精确地估算出协态变量的初值,而且能得到协态变量的曲线,特别是对于存在内点约束的问题,协态变量不再连续时,能估算出各协态的跳变量。针对带约束的高超声速飞行器最省燃料弹道的特点,利用序列二次规划(SQP)算法得到其次优弹道,并应用所提的方法估算出协态变量的初值和跳变量,由极大值原理构造两点边值问题(TPBVP),以估算结果作为初值求解得到最优弹道。仿真结果表明：在300 W/cm²的热流约束下,每个周期上最优解比稳态解节省约2.4%的燃料;另外,所提的全程协态估算方法能精确地估算出协态变量的初值和跳变量,以其作为初值有利于降低求解TPBVP的难度,使算法快速收敛到问题的最优解。