广义Weibull分布参数的收缩估计

在右删失样本下,研究了双参数广义Weibull分布参数的极大似然估计。针 对在小样本或高度删失样本下参数估计效果差的问题,引入了收缩估计方法,将先验信息与 样本信息相结合,用于改善参数估计。分别在单参数和双参数含有先验信息两种情形下,给 出了分布参数的收缩估计。以定数截尾样本为例,利用Monte\|Carlo方法对收缩估计与极 大似然估计进行了比较,模拟结果表明在一定的条件下,收缩估计具有更优的统计性质。数 值算例表明,在小样本或高度截尾样本下,双参数广义Weibull分布参数的收缩估计具有较 好的效果。
     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

基于改进微粒群优化算法的互信息医学图像配准

医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。     

Multi-sensor optimal data fusion for INS/GPS/SAR integrated navigation system

INS/GPS/SAR integrated navigation system represents the trend of next generation navigation systems with the high performance of independence, high precision and reliability. This paper presents a new multi-sensor data fusion methodology for INS/GPS/SAR integrated navigation systems. This methodology combines local decentralized fusion with global optimal fusion to enhance the accuracy and reliability of integrated navigation systems. A decentralized estimation fusion method is established for individual integrations of GPS and SAR into INS to obtain the local optimal state estimations in a parallel manner. A global optimal estimation fusion theory is studied to fuse the local optimal estimations for generating the global optimal state estimation of INS/GPS/SAR integrated navigation systems. The global data fusion features a method of variance upper finiteness and a method of variance upper bound to ensure that the global optimal state estimation can be achieved under a general condition. Experimental results demonstrate that INS/GPS/SAR integrated navigation systems achieved by using the proposed methodology have a better performance than INS/GPS integrated systems.     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。     

多元红外探测器均匀性自动化测试

针对光导型多元红外探测器特性,研制了红外探测器均匀性自动化测试系统。本文介绍了测试系统的组成及相应的软件,阐述了工作原理、控制策略及数据处理技术。测试结果表明系统设计合理、工作稳定,具有精确控制和抗干扰能力。     

自主攻击型无人机的导引技术研究

针对无人机执行攻击任务前的攻击导引问题,从导引信息的获取、导引控制策略和导引控制律三个方面进行分析。选取光电平台为侦察设备,并具体分析在此侦察设备下导引信息的获取途径。在无人机控制过程中分析比较了两种导引控制策略,指出适合自主控制的导引控制策略并加以改进。在导引控制律方面,对目前广泛使用的比例导引律进行研究,且根据导引律的指令需求在无人机模型上实现了过载控制。     

基于两种扫描方式的雷达探鸟系统

介绍了雷达探鸟系统的研究现状,包括以鸟击危害咨询系统为代表的大型雷达探鸟系统和以Accipiter为代表的机场雷达探鸟系统.基于X波段海事雷达搭建了"雷达探鸟实验系统",分别验证了其在水平和垂直两种扫描方式下探鸟的可行性.本系统在两种扫描方式下采集的两组探鸟雷达图像序列,分别由飞鸟目标提取算法进行处理.经过背景差分、噪声抑制、目标信息提取和数据融合,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,并将其与卫星地图或高度坐标系相融合,融合图像直观地反映了探测区域内飞鸟目标的分布情况.最后,对国内外雷达探鸟系统的性能作了比较分析.     

一种信息不完备条件下的线导鱼雷模糊导引律

基于模糊逻辑的思想,提出了一种信息不完备条件下的智能导引方法,从而可以有效的解决线导鱼雷导引过程中无法充分利用不完备的目标运动要素信息的问题.通过对目标方位、距离、航向等信息在智能导引中的作用及引入机制的研究,采用航向的加权修正,距离信息的强条件限制以及在末制导段的智能机动,合理有效的利用了各种不完备的目标信息并应用于智能组合导引中.仿真实验结果表明,该导引方法在满足最优的入射目标尾流的距离和角度指标上具有很好的效果.     

弹用涡扇发动机可靠性参数选择及评定方法

根据弹用涡扇发动机的结构和使用特点,选择平均故障间隔时间MTBF(Mean Time Between Failure)、起动可靠度RST(Rate of Startup Successfully)、平均故障前工作时间MTTF(Mean Time To Failure)作为弹用涡扇发动机的可靠性参数体系.MTBF是反映发动机基本可靠性参数,利用Bayes数据融合技术建立MTBF评定模型.RST是反映发动机起动可靠性参数,利用基于故障树分析方法建立起动可靠性评定模型.MTTF是反映发动机任务可靠性参数,基于在任务期间发动机关键件的寿命分布模型进行可靠性评定.通过应用表明:评定参数选择合理,指标评定方法有效,为评估弹用发动机在研制、生产、使用阶段的可靠性水平提供了参考依据.