基于 CEP 的精确空投着陆精度评定方法初探

为科学、准确、客观地评定精确空投着陆精度,提出精确空投着陆精度的评定方法。借鉴圆概率误差(circular error probable,CEP)的评定方法,通过对空投试验的误差分析,获取着陆点的误差数据,剔除异常数据。对试验样 本进行正态性检测以及相关性检测后,采用相应的数学统计方法计算 CEP。结果表明,该方法能为评定精确空投系 统的性能提供数据支撑。     

工程振动多振源叠加分析

为了解决工业建筑中的振动影响,有必要清楚地了解振动荷载条件。特别是对于多振源振动荷载叠加问题,需要建立合理的振动合成方法。考虑多振源振动相遇时具有的随机特性,依据《建筑结构可靠度设计统一标准》对荷载效应的技术要求,提出一种简单、合理、有效的＂等效幅值公式＂,并与＂茅氏公式＂进行比较。论文提出的等效幅值公式对工程应用具有更广泛的指导意义。     

电力工程建设中的地质风险分析与评价

对电力工程建设中潜在的自然地质风险进行了全面分析和识别,筛选了电力工程建设中五种最常见的地质风险,并进行了分级和评价,同时提出了各级风险的应对措施,以期最大限度的控制风险发生带来的损失。     

基于钢筋锈蚀结构正常使用概率寿命预测

本文通过统计分析小样本锈蚀钢筋检测数据、计算混凝土的保护层厚度和钢筋锈蚀状况等统计特征值,进而从可靠度入手,分析了水工结构中钢筋锈蚀的正常使用概率寿命。     

钢筋混凝土框架结构竖向不规则参数的概率评估

采用蒙特卡罗模拟方法分析钢筋混凝土(RC)框架结构竖向不规则参数的抗震控制效果。以底层和中间层竖向楼层承载力和刚度不规则的5层和10层RC框架结构为分析对象,考虑地震动输入的随机性,通过非线性动力时程分析确定结构的最大层间位移角,并分析其随竖向不规则系数变化的规律和超越极限状态水准的失效概率。分析结果表明：楼层竖向承载力和刚度不规则对结构最大层间位移角的影响较大,最大层间位移角随竖向不规则系数的减小而增大,底层不规则较中间层不规则的影响大,承载力不规则较刚度不规则的影响大;竖向不规则对结构地震反应超越极限状态水准的失效概率有显著的影响,失效概率随竖向不规则系数的减小而增大,竖向不规则系数越小失效概率越大;承载力不规则系数为0.7和刚度不规则系数为0.8可作为竖向不规则参数的抗震控制点。     

增强合作中继系统在多径阴影联合衰落信道下的性能分析

针对数字通信系统在多径阴影联合衰落信道下不易获得性能闭式解的问题,运用MG（mixture Gamma）模型近似了NL（Nakagami-lognormal）衰落信道模型,在各跳具有独立不同衰落分布下研究和推导了增强合作中继系统的误码率和中断性能,数值和仿真分析验证了理论分析的正确性。结果表明运用MG近似NL模型有助于合作中继系统在多径阴影联合衰落信道下的性能研究。     

考虑信号相关性的逻辑电路可靠度计算方法

随着集成电路特征尺寸不断缩小,软错误已经成为影响电路可靠性的关键因素.计算软错误影响下逻辑电路的信号概率能辅助评估电路的可靠性.引起逻辑电路信号概率计算复杂性的原因是电路中的扇出重汇聚结构,本文提出一种计算软错误影响下逻辑电路可靠度的方法,使用概率公式和多项式运算,对引发相关性问题的扇出源节点变量作降阶处理,再利用计算得到的输出信号概率评估电路可靠度.用LGSynth91基准电路、74系列电路和ISCAS85基准电路为对象进行实验,结果表明所提方法准确有效.     

基于中继的协作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统实现的前提和基础。由于无线衰落环境下单节点频谱感知结果可靠性不高,主要讨论协作频谱感知中的中继协作频谱感知技术。针对单个中继节点的协作频谱感知网络,分析了在AF协议下的频谱感知结果。导出了在瑞利衰落环境下中继节点参与协作感知的检测概率上限的闭合表达式,并进行了数值仿真。数值分析结果表明中继节点参与协作能够提高频谱感知性能。     

双向协作系统的中继选择和功率分配策略

针对瑞利衰落信道下双向多中继协作通信系统,为了降低中断概率,提出了一种基于最小化中断概率的中继选择策略和功率分配方案。首先联合考虑两条链路的中继节点处信噪比和信道增益实现双链路中继选择,然后推导出一种新的最优中继下双向放大转发协作中断概率的近似表达式上界,并利用凸优化求解得到使中断概率最小的最优功率分配解。仿真结果表明,与现有策略相比,提出的策略能够明显降低系统中断概率和误码率,显著提高系统性能。     

Phase I Analysis of Individual Observations with Missing Data

The effect of the methods for handling missing values on the performance of Phase I multivariate control charts has not been investigated. In this paper, we discuss the effect of four imputation methods: mean substitution, regression, stochastic regression and the expectation maximization algorithm. Estimates of mean vector and variance covariance matrix from the treated data set are used to estimate the unknown parameters in the Hotelling's T² chart statistic. Based on a Monte Carlo simulation study, the performance of each of the four methods is investigated in terms of its ability to obtain the nominal in‐control and out‐of‐control overall probability of a signal. We consider three sample sizes, five levels of the percentage of missing values and three types of variable numbers. Our simulation results show that the stochastic regression method has the best overall performance among all the competing methods. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.