引信解除保险距离兰利法试验最小样本量

针对在现行标准中没有详尽规定兰利法试验样本量的问题,基于感度用数理统计试验相关理论及数理统计学原理,提出判定兰利法试验最小样本量的方法,得到检验最小样本量公式、范围及其确定流程。理论分析及Matlab仿真表明:引信解除保险距离兰利法试验同时满足均值和方差精度要求的最小样本量范围是[8,24];方差和均值估计精度并非随试验样本量增加而提高;均值、试验响应点和标准差的估计受均值精度影响较大;方差和引信解除保险距离上、下限的估计比传统兰利法要好,但是无法从根本上解决方差系统偏低的问题。     

基于贝叶斯方法的兰利法测试引信解除保险距离数据处理

针对兰利法测试引信解除保险距离试验使用的试验样本量较少与评价误差较大的矛盾,提出应用贝叶斯方法处理兰利法测试引信解除保险距离数据。该方法建立贝叶斯数学模型,明确先验分布选择和后验分布形式,利用试验数据确定先验分布超参数,再根据先验信息求解后验分布。仿真和试验结果表明:新方法能够改进兰利法本身对方差精度的影响,使方差精度提高20%;减小了估计引信解除保险距离95%点、5%点的误差,将误差控制在5%以内;能够对试验条件造成试验结果不一致的情况进行修正,获得了修正均值和方差的关系;贝叶斯方法处理兰利法测试引信解除保险距离试验数据能够修正兰利法的方差偏差,也能减弱试验条件对结果的影响,在引信解除保险距离试验中具有应用价值。     

基于马尔可夫过程的备件库存动态特性分析

研究了非稳态需求下的备件库存动态变化特性,建立了备件消耗量分布函数的马尔可夫状态转移方程,得到消耗量均值和方差关于时间的导函数。在此基础上给出了计算任意时间点备件消耗量均值和方差的流程及消耗量分布函数的计算方法。运用数值积分的方法绘制出消耗量及延期交货量变化曲线并分析备件需求率和周转速率对消耗量和延期交货量的影响。     

递推的贝叶斯估计方法

对贝叶斯估计的原理及应用进行了综述,在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,按照对后验概率密度函数表示方式的不同,分析和总结了隐马尔可夫模型、卡尔曼滤波、分布拟合滤波以及粒子滤波等算法的特点、使用方法和使用范围;最后,对贝叶斯估计的发展方向进行了展望.     

基于无迹变换的协同探测与速度方向控制制导律一体化设计

飞行器协同探测相比于单飞行器探测具有精度更高、抗干扰能力更强的优势。传统制导控制设计过程中通常将目标定位跟踪和制导算法进行解耦设计,但实际上制导算法需要实时估计的目标位置等参数作为输入,而制导算法也会影响目标跟踪状态和测量方程的构建以及观测条件,两者存在较高的耦合度。解耦分别设计会造成一定的信息缺失,降低估计和制导精度。针对这一问题,本文构建了一种基于无迹变换的协同探测与制导一体化设计方法,一方面将协同探测目标定位算法引入制导律中,利用融合的目标位置估计均值和方差作为制导算法的输入,将制导过程作为一个随机矢量的非线性传播过程,利用无迹变换获取飞行控制角的均值和方差。仿真实验验证了该方法与传统的速度方向控制滤波算法定位相比,既能提升探测精度,同时满足较低的过载,较好地对飞行器的速度方向和姿态进行控制。     

基于MCMC稳态模拟方法的弹药贮存可靠性评估模型

基于贝叶斯生存分析理论的日渐成熟,以及传统弹药贮存可靠性评估方法的不足,提出在弹药贮存可靠性的随机截尾试验中,引入贝叶斯生存分析的相关理论,构建出可靠度的回归模型。以常用的指数分布与Weibull分布为例,运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下参数的贝叶斯估计。利用BUGS软件包进行建模仿真分析的结果,证明该模型在弹药贮存可靠性评估中的直观性与有效性。     

样本均值随机加权估计数据融合方法研究

将一种新兴的随机加权估计方法应用于多传感器数据融合,提出了一种将多源信息综合处理的随机加权数据融合方法.该方法依据极大似然原理,将来自不同总体（均值相同,方差不同）的随机样本进行有效融合,得到了新的总体均值估计量,从而消除了低精度检测结果的干扰,提高了综合检测结果的精度.提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法.结果表明,该算法优于传统的信息融合估计算法.     

基于共轭分布的飞行器试验贝叶斯统计方法

针对飞行器试验数据总体分布参数均未知,无法直接使用Bayes方法得到验后分布的情况,提出先采用随机加权得到历史数据验前分布,然后用Bayes方法估计出总体方差,最后运用共轭先验分布得到均值验后分布的方法。仿真结果表明:分布参数置信区间减小,估计精确度增加,避免了直接使用Bayes估计算法复杂、无法积分的问题,是解决验前信息不足、分布参数未知情况下进行飞行器试验数据Bayes估计的一种有效途径。     

光学陀螺随机误差特性的混合理论方差方法分析

为更有效地测试和分析光学陀螺的随机误差特性,提出采用混合理论方差(TheoH)的方法全面表征和分析陀螺输出数据。该方法建立在Allan方差和去偏的#1理论方差（Theo1）的基础上,解决了Allan方差计算的平均时间只能够达到数据持续时间长度的一半,以及长相关时间下置信度下降的问题,同时构造的新方法能够自动去除Theo1方差相对于Allan方差的偏差。对比分析了新方法对白噪声特性以及光纤陀螺实测数据中随机噪声的类型和噪声水平的辨识结果。实验结果表明,通过去除偏差和提高方差估计的置信度,新混合理论方差方法对估计各种白噪声以及长相关时间下光纤陀螺噪声特性提取更有效,精度更高,同时能够兼容Allan方差对量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、速度随机游走、速率斜皮5种噪声进行无偏估计。     

捷联惯组历次测试数据小样本统计特性研究

捷联惯组历次测试数据样本总体分布及其参数是未知的,提出了"二次统计法"研究捷联惯组历次测试数据样本总体分布形式,根据捷联惯组误差系数的稳定性要求,确定了其样本总体分布的方差。在此基础上,根据验前信息的不同来源,以及验前信息与历次测试数据之间的统计关系,分4种不同情况确定其样本总体均值的验前分布。以验前分布为基础,利用贝叶斯方法获得其验后分布。验后分布集中了3种有用信息(总体信息、验前信息和样本信息),是对总体分布参数的最终认识,因此基于验后分布的统计推断是更为有效,也是最合理的。最后通过稳健性分析检验验前、验后分布的稳健性。     

平均修复时间的统计分布模型研究

针对装备平均修复时间总体分布模型具有模糊性和试验具有继承性的特点,应用了贝叶斯理论和模糊数学思想,以研制性试验维修样本为验前信息,通过构建二级模糊综合评判模型获得平均修复时间分布的验后概率,进而确定了平均修复时间所属的总体分布模型.通过工程实例分析,验证了方法的有效性.     

射程与密集度分组试验的Bayes估计

应用Bayes统计理论,研究了弹道参数的分布函数及统计特性,推导出了弹道参数的先验分布、联合先验分布、联合后验分布、后验边缘分布及后验期望估计公式.结合外弹道学理论,建立了计算射程及密集度分组试验的Bayes估计方法,给出了详细实施步骤并列举实例具体说明,结果表明该方法切实可行.建立的Bayes估计方法对兵器试验鉴定技术具有参考价值.对第一组试验,当含有先验信息时,应用该方法可提高数据处理的精度.     

Study on Storage Reliability Evaluation for Ammunition Using Gibbs Sampler

For the gradual maturity of Bayesian survival analysis theory, as well as the defects of the traditional methods for storage reliability evaluation, the Bayesian survival analysis method is proposed to build regression models for reliability in the random truncated test. These models can reflect the influences of different environments on the ammunition storage lifetime. As an example, the common exponential distribution is used here, and Markov chain Monte Carlo（MCMC） method based on Gibbs sampling dynamically simulates the Markov chain of the parameters＇ posterior distribution. Also, the parameters＇ Bayesian estimations are calculated in the random truncated condition. The simulation results show that the proposed method is effective and directly perceived.     

基于证据理论层次分析法的云贝叶斯网络在预警雷达毁伤效果评估中的应用

目标毁伤效果评估能够为作战决策提供可信依据,是联合作战不可或缺的关键环节.结合贝叶斯网络与云模型形成云贝叶斯网络,建立基于云贝叶斯网络的预警雷达毁伤效果评估模型,并对各类指标体系变量进行云模型转换;针对传统专家经验法推导条件概率的缺陷,采用证据理论与层次分析法确定各节点的条件概率值;将变量输入云贝叶斯网络,推理得到预警...     

度量样本散布差异的组合平均法

针对目前几种度量散布差异的方法,在小子样应用时存在的不足,通过组合平均提出确定度量散布(分布)差异的样本组合平均标准差,从而形式上统一了样本标准差和极差这两种方法.并采用计算机仿真技术确定不同分布的修正系数,使得修正后的样本组合平均标准差计算与分布有关.经实例计算,取得了满意的结果.     

一种结合噪声辅助技术和现场数据的模拟电路实时可靠度预测方法

信号处理技术和信息融合技术是实时可靠度预测的关键。针对传统方法通常适用于特定的随机过程和数据分布的缺陷,提出一种新的实时可靠度预测方法。该方法采用一种基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术来计算表征系统性能退化趋势的故障指示器,利用粒子滤波技术外推电路系统的伪失效性能,采用基于贝叶斯估计方法的信息融合技术更新性能分布的时变参数,从而预测电路的实时可靠度。引入基于真实的嵌入式平面电容器来加速退化实验所统计产生的电容器失效物理模型,并以真实数据代替理想仿真假设数据的例子,验证了结合噪声辅助技术和现场数据的实时可靠度预测方法的有效性。结果表明,现场数据信息越多,电路的实时可靠度预测准确性越高。     

基于Weibull过程的可靠性增长试验Bayes分析

基于Weibull过程的可靠性增长试验Bayes分析,首先推导定时截尾情况下布形式.然后,在截尾时间内的期望故障数的验前分布服从Gamma分布情况下,导出简捷的验后分布形式.在利用该结果进行可靠性评定时,需采用矩相等的转换方法进行验前信息的转换和失效强度验后分布的估计.仿真表明,该方法精度较好,评估过程可靠.     

基于动态修正贝叶斯模型的自动测试系统量值稳定性监控方法

在两次计量确认间隔期内,借鉴测量过程控制思想,提出一种自动测试系统量值稳定性监控方法,用以保障其性能指标。在核查数据为小样本情况下,针对传统控制图方法在测量过程控制中容易导致“误发警报”的问题,采用动态修正贝叶斯模型进行核查数据概率分布参数的优良估计,从而改进控制图的控制参数。仿真分析表明,改进后的控制参数明显优化,降低了“误发警报”错误的概率,监控效果明显改善。     

火箭发动机绝热层超声检测的一种信号基线校正方法

用超声脉冲回波技术检测变壁厚固体火箭发动机壳体与绝热层的粘接状态 (脱粘与否 )时 ,超声回波信号的基线随着壳体厚度的变化而变化 ,这给识别脱粘与否带来困难。为此 ,本文提出了一种用均值和标准偏差来校正信号基线的方法。