导弹脱靶量的Bayes检验方法及其应用

针对导弹脱靶量的检验问题,分析了Bayes假设检验方法及其应用,推导了Bayes序贯检验方法.通过计算分析,证明通过利用验前信息,可以降低试验风险和减少试验子样,使鉴定结论更加可信.     

基于仿真的某型号车辆底盘可信性评估

对某型号车辆底盘,在子系统服从任意失效和修复分布、失效数据不充分和可靠性试验小样本的情况下,采用Bayes与Monte- Carlo方法评估复杂可修系统的可信性（可靠性和维修性）。根据“先来先修”的队列原则,利用优先级和事件表建立了复杂可修系统的可信性仿真的逻辑关系,根据对运行特征的识别,得到复杂系统可信性的统计值,为可靠性设计和维修性管理提供依据。     

基于粒子滤波衰减因子抑制干扰的组合导航信息融合算法

为修正组合导航系统受到干扰的数据,使用粒子滤波算法判别数据是否符合系统误差要求;采用改进的粒子滤波算法,当组合导航系统单一通道受到干扰而发散时,通过改变受干扰通道粒子在系统中的权值来抑制干扰。仿真结果表明,改进的粒子滤波算法在组合导航系统单一通道发散的条件下能够有效地降低误差、提高精度,从而使系统仍能保持较好的工作状态。     

基于Bayes Monte Carlo方法的复杂系统平均剩余寿命评估方法

讨论了复杂系统平均剩余寿命评估的问题,首先基于先验信息和试验样本数据利用Bayes Monte Carlo方法给出了单个设备可靠性参数,然后结合系统的组成结构,求出系统可靠度函数,接着根据可靠度和平均剩余寿命之间的关系,建立复杂系统平均剩余寿命评估模型并给出具体的评估算法,最后,通过实例验证,表明本文的方法较为精确,能够满足工程的实际需求。     

离散贝叶斯分类算法雷达目标一维距离像识别

首先讨论了传统贝叶斯分类器设计方法的局限性,然后提出了离散贝叶斯分类算法,并推导了离散贝叶斯分类器的分类误差估算公武.用大量的实测高分辨雷达目标回波数据进行计算机模拟,离散贝叶斯分类算法获得了平均94.33%的正确识别率,分类误差估算公式估算的分类误差为5.23%.计算机模拟结果表明了该方法的有效性.     

基于Bayes准则自适应Gabor系数缩减的信号恢复

信号在联合时频平面内是相对稀疏的,鉴于此,本文通过假设信号Gabor展开系数先验分布和噪声Gabor展开系数的先验分布,然后应用Bayes准则从含噪信号Gabor展开系数的后验分布估计未知信号的Gabor展开系数,实现时变滤波.数值实验表明该方法是合理有效的.     

半导体器件并联系统可靠性评估的经验Bayes方法

为了提高机载开关电源中半导体器件并联系统可靠性评估的准确性,运用经验 Bayes 法和经典的统计方法,研究了该系统的可靠性评估问题。分别给出了系统可靠性指标的经验 Bayes 估计,极大似然估计。利用 Monte-Carlo方法,对两种估计结果进行了比较,结果表明,经验 Bayes 估计的最大绝对误差为 0.07,它小于极大似然估计的最大绝对误差 0.368。     

基于Laplace先验的Bayes压缩感知波达方向估计

基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论,该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值,将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题,使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解,能够适应相干信源场景,仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。     

电子元器件贮存可靠性评估与预测的贝叶斯方法

基于电子元件寿命试验的二项型数据信息,提出了电子元件贮存可靠性评估与预测的贝叶斯方法.利用环境因子将电子元件产品在不同贮存条件下的试验数据进行折合,依据贝叶斯理论对小样本下可能出现的数据"数据倒挂"进行预处理,并评估出其在各已知贮存时间点上的可靠度,再运用配曲线法得到产品的贮存寿命分布,进而对其贮存可靠度进行合理预测.最后,通过一个实例说明了方法的可行性.     

MIMO-OFDM系统的低复杂度递推信道跟踪算法

该文针对时变多径信道下的MIMO-OFDM系统,基于变分贝叶斯原理,提出了一种新的联合信号检测和信道跟踪的低复杂度半盲贝叶斯迭代接收机。针对该接收机,基于递推变分期望最大化(RVBEM)算法,提出了一种RVBEM信道跟踪算法。由于RVBEM算法需要进行矩阵求逆,因此以该算法为基础推导得到了一种时频域联合递推的低复杂度信道跟踪(TF-LCRVBEM)算法。TF-LCRVBEM算法不仅完全避免了矩阵求逆运算,还通过合理的近似使得算法只具有线性复杂度。分析和仿真表明,在时变多径信道下,所提迭代接收机具有远优于传统接收机和接近理想接收机的性能。