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针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法,在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法,通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率;阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异,进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究,证明两种算法的等价性;推导有效样本量的计算方法,提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响,最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性,揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明:不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大,对于复杂的目标分布,pCN算法和CS算法的抽样效率较高,延迟拒绝MMH算法次之;采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低;增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。 相似文献
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针对目前气象数据存储所面临的海量扩张、高并发读写、结构化和非结构化数据并存以及长时间序列和大数据集检索效率低下等问题,提出了以Hadoop开源框架为基础的气象数据分布式存储方案。通过对气象数据自身属性和特点进行分析,得出了气象数据在经过充分优化的基础上,在分布式存储框架中具有很强的适应性和规模化应用的潜力;并在HBase数据库中的Row Key设计和小文件合并策略方面做了创新。最后针对气象数据中广泛存在的结构化和非结构化这两种主要数据类型,以自动气象站数据和雷达产品数据为具体实例,给出了详细的设计思路和实现方法。 相似文献
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