基于粒子群算法的步降加速退化试验优化设计

针对解析方法难以得到或者不能得到步降加速退化试验最优方案的难题,提出一种基于粒子群算法的Monte-Carlo仿真步降应力加速退化试验优化算法。该算法通过大量的重复模拟试验生成试验退化数据,寻找最佳监测频率、检测次数和样本量,以正常使用应力下的对数p阶分位寿命渐近方差估计最小为目标,采用粒子群算法对退化试验数据采用极大似然估计进行统计分析,建立了基于仿真的步降应力加速退化试验优化设计模型。基于算例,给出了不同约束条件下的优化设计方案,得到了该方法也满足小子样产品步降加速退化试验优化设计的结论,并最终得到其最优试验方案。     

步降加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对加速寿命试验存在试验时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的步降加速寿命试验优化设计方法.采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计和各应力水平下的特征寿命之和最小为目标,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的步降加速寿命试验优化设计模型.最后通过实例分析,表明该方法具有可行性、有效性,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑.     

指数步降加寿试验分组数据的MLE与模拟分析

加速寿命试验在高可靠、长寿命的产品寿命估计中的应用愈来愈广泛,而步降应力试验方法能在较短的时间内获取足够统计精度的失效寿命数据,在很大程度上改善了加速寿命试验效率。对简单步降试验（即两步步降试验）所获得的分组数据进行统计分析,估计加速模型方程参数,给出了指数分布情形下的极大似然估计。模拟实例充分验证了该理论的可行性和有效性,为高可靠长寿命产品的评估提供了更为高效、低资的寿命试验解决方案,完善了加速寿命试验理论。     

竞争失效产品步进加速寿命试验的优化设计

对weibull分布竞争失效产品的步进加速寿命试验进行优化设计,首先选取产品正常应力下中位寿命的极大似然计估渐近方差的估计值作为优化目标函数,并对优化目标函数进行统计推断.然后利用目标函数的连续性,提出基于离散数据的函数拟合方法,将试验优化设计转化为显函数的约束极值求解问题,同时将智能优化算法应用到步进加速寿命试验的优...     

步降加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对加速寿命试验存在试验时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的步降加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计和各应力水平下的特征寿命之和最小为目标,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的步降加速寿命试验优化设计模型。最后通过实例分析,表明该方法具有可行性、有效性,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。     

双应力交叉步降加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

为进一步缩短试验时间,实现产品可靠性的快速评定,在综合应力加速寿命试验优化方案设计的基础上,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计为目标函数,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计模型。最后通过三次样条插值拟合理论对目标函数进行拟合,降低了仿真规模,提高了试验效率,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。     

Weibull分布产品恒加应力缺失数据下的Bayes可靠性评估

在加速寿命试验过程中,由于试验设备、观测手段或其他方面的困难可能会造成某些试验数据丢失或未观测到.为解决Weibull分布产品在恒加应力试验中出现的小子样缺失数据情形下的可靠性评估问题,提出了可以综合利用多源信息的Bayes可靠性评估方法.首先通过概率元方法得到缺失数据的似然函数,同时根据似然函数中各未知参数的物理含义确定其验前分布类型,再利用第二类极大似然估计原理得到验前分布中超参数的估计.最后通过仿真实例说明了该评估方法在小子样缺失数据情形下的有效性.     

简单步进加速寿命试验下指数寿命产品的BAYES统计分析

1 问题的提出与基本假定1.1 问题的提出步进应力加速寿命试验是产品进行可靠性寿命试验的常用方法,对其试验数据的统计分析,通常是要求知道产品的寿命分布的有关参数与所施加的应力之间有已知的加速寿命模型,而一切的统计分析方法均以此为依据,但在一些实际问题中,加速寿命模型并不知道。本文针对这一情况,采用Bayes分析技术,给出在步进应力加速寿命试验下产品寿命数据的统计分析方法.1.2 基本假定本文给出的统计分析方法是建立在下面几个基本假定之下的。假定1 正常应力水平的S_0,加速应力水平为S_1,S_2,满足     

弹载激光探测器加速寿命试验与评估研究

为满足弹载激光探测器贮存寿命评估的实际需求,研究了适用于激光探测器的加速寿命试验与寿命评估方法.首先,研究影响激光探测器的贮存寿命的因素,提出加速试验方案中应力范围、寿命分布类型、应力施加方式、试验时间等因素设计准则,其次基于极大似然法计算加速模型参数,通过寿命分布类型检验判定加速试验方案的合理性,最后利用加速因子折合...     

累积损伤下Lomax分布产品序进应力加速试验分析

首先,给出了在累积损伤模型下,Lomax分布产品分别在序进应力加速寿命试验和多组序进应力加速寿命试验下的失效模式;然后,给出了参数的极大似然估计和基于渐进正态性的近似区间估计;最后,利用Monte Carlo法模拟数据,通过牛顿迭代法求出了不同情况下参数的极大似然估计和近似区间估计.     

An exact forward-backward maximum likelihood autoregressiveparameter estimation method

A method for obtaining an exact maximum likelihood estimate (MLE) of the autoregressive (AR) parameters is proposed. The method is called the forward-backward maximum likelihood algorithm. Based on a new form of the log likelihood function for a Gaussian AR process, an iterative maximization is used to obtain an MLE of the inverse covariance matrix. The AR parameters are then determined via the normal equations. Experimental results comparing the new method with other popular AR spectrum estimation methods indicate the new method achieves low bias and low variance AR parameter estimates comparable with the existing methods     

A maximum likelihood estimate for two-variable fractal surface

The fractal dimension estimate for two-variable fractional Brownian motion using the maximum likelihood estimate (MLE) is developed. We formulate a model to describe the two-variable fractional Brownian motion, then derive the likelihood function for that model and estimate the fractal dimension by maximizing the likelihood function. We then compare the MLE with the box-dimension estimation method.     

快速校正天波雷达电离层相位污染的改进方法

时变的电离层会对天波超视距雷达( OTHR)回波信号相位进行调制,产生相位污染,导致回波谱展宽。最大似然估计( MLE)法具有比相位梯度法更佳的污染校正效果,但计算量非常大。通过引入投影近似子空间跟踪法,提出了一种改进的MLE方法。改进方法采用递归手段估计最大特征值对应的特征向量,避免了特征值分解过程,能够显著降低计算量,污染校正效果与MLE法相当。理论分析与仿真对比表明改进方法普适性强,计算量只有MLE法的万分之一,更适合工程实现。     

基于重要性抽样的最大似然方位估计方法

最大似然估计是公认的最佳估计器,但是计算量很大.为了解决它的计算量大的问题,本文把蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于重要性抽样的最大似然方位估计新方法(Maximum Likelihood DOA Estimator Based on Importance Sampling,简称ISMLE).研究结果表明,ISMLE方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O(L^K)减少到O(K×H).     

Maximum likelihood estimation of direction-of-arrival and detectionfor broad-band sources via dynamic programming

An analysis is presented to estimate the number of broadband sources by sensor arrays and to compute the maximum likelihood estimator (MLE) of their direction-of-arrival (DOA) based on the dynamic programming algorithm. The approach is devised in the frequency domain. With proper selection of the number of elements, the distance between elements, and the step size, the global maximum for the log-likelihood function can be obtained. Otherwise, the global maximum is not guaranteed. Simulation results for broadband sources that demonstrate the performance of the proposed method are presented and compared with that of the MUSIC algorithm which employs coherent signal-subspace processing     

用禁忌搜索实现DOA估计

为解决DOA参数估计搜索算法中局部极值和实时性等问题,从现代优化理论的角度出发,选用比遗传算法、模拟退火法更易利用问题特殊信息的禁忌搜索算法来求解DOA的极大似然估计.理论分析和仿真结果表明:该方法不仅能获得全局最优解;而且在获得与AP算法相当测向精度和测向分辨率的情况下,有更低的计算量;对相干信号,其性能比AP算法有较大的提高.     

适用于紫外光通信的延迟判决均衡算法

为了消除紫外光通信过程中强烈散射所引起的码间干扰，采用一种带信道估计的最小均方误差-最大似然估计(LMS-MLE)延迟判决均衡算法进行了理论分析和仿真验证。通过选取合适的判决延迟深度来调整LMS自适应滤波器抽头系数进行信道跟踪，获取新的信道估计向量，最后利用MLE均衡算法得到最优序列输出。结果表明, 该算法可以明显提升紫外光通信系统的性能，在没有提高复杂度的情况下，性能接近最优MLE均衡算法，并且可以实现信道跟踪, 紫外光通信中算法的最佳延迟量取值为20。这一结果对紫外光通信性能提升以及MLE均衡器的工程实现是有帮助的。     

分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法研究

针对无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)标签多路访问产生的信号碰撞问题,提出了基于碰撞位跟踪的分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN,Collision Bit Tracking Tree Algorthm Based on Grouping N-ray).利用极大似然位估算法(MLE,Maximum Likelihood Bit Estimation)估算应用环境下标签的数量.在MLE基础上根据标签标识(ID)将标签分配在不同分组内,并利用N叉树识别分组后的标签,CBGN算法通过分组及N叉识别两种策略相结合来降低碰撞概率及识别延时.最后,以通信复杂度为基准对不同N叉树下的最优分组系数进行了推导,从而获得最优N值及对应分组系数.理论分析和仿真实验表明,CBGN算法具有鲁棒性好和通信复杂度低的特点.     

Dual information hiding algorithm based on the regularity of 3D mesh model

An adaptive thresholds algorithm is proposed in this letter, which is used to determine the global optimal thresholds for multi-bit quanta image sensor (MB-QIS). Firstly, the senor model of MB-QIS is set up. Then global optimal thresholds theory is analyzed and a thresholds optimization algorithm based on the binary search is designed to determine the optimal global thresholds. Finally, the high dynamic range (HDR) images are reconstructed by the non-iterative maximum likelihood estimation (MLE) image reconstruction method. The results of simulation prove that HDR imaging of MB-QIS is realized by the proposed method effectively.