延时控制差异并联算法与自适应加权融合算法

为提高延时控制系统现有决策算法的精度,提出了基于遗传算法的差异并联决策算法,利用遗传算法对各个延时电路的决策增量进行优化求解;为改善系统决策算法的鲁棒性,提出一种自适应加权融合算法,在对实测数据进行分析的基础上确定合理的权值分配策略。利用数值算例对精度、可靠度、鲁棒性和实时性的对比表明:与原有算法相比,所提两种算法具有更优的综合性能,其中自适应加权融合算法性能较为均衡,而差异并联算法具有较强的抑制异常测量值能力,适用于对鲁棒性要求较高的场合。     

基于证据理论的系统非概率可靠性分析

为实现对复杂电子学系统进行可靠性量化分析,提出了一种基于证据理论的电子学系统非概率可靠性分析方法。利用证据理论来表征单元可靠性的不确定性,并通过响应函数获得系统的非概率可靠性输出,其区间的上下界分别为似真函数和信任函数,从而实现了不确定性的传播。与传统的概率可靠性分析方法相比,该方法不需要先验概率和条件概率,因而适合于对小子样的电子学系统进行可靠性量化分析,仿真结果表明了该方法的合理性及有效性。     

基于冲突性判定的证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。利用DICE系数表征证据之间的相似度,并计算各个证据与其余证据的相似度之和,在此基础上获得各个证据的归一化可信度。对所有证据进行可信度加权平均,并对各原始证据进行冲突性判定及修正,最后利用DS规则完成证据组合。算例仿真表明,本算法能有效处理冲突证据的组合问题,得到合理的组合结果。     

基于遗传算法的时间决策系统标定优化方法

针对由多延时电路并联而成的时间决策系统,提出了新的标定优化方法。综合考虑系统精度和可靠度,将标定问题转换为多目标优化问题,并建立了相应的优化目标函数。利用遗传算法对该问题进行求解,采取自适应交叉和变异策略,改善了遗传算法的收敛性能。仿真算例和工程实际应用表明,新方法具有近似最优的精度和较高的可靠度,具有较高的工程实用价值。     

基于证据源预处理的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。通过定义证据间的Jaccard相似度获得各个证据的归一化可信度,在此基础上获得一个标准证据。利用该标准证据对各初始证据进行修正,最后利用Dempster-Shafer(DS)组合规则获得证据组合结果。证据组合过程中既保持了DS规则良好的数学性质,又有效地减小了冲突证据带来的干扰,提高了组合结果的合理性与可靠性。     

多传感器时间控制系统的数据融合新算法

针对由多个传感器组成的时间控制系统,为满足其较高的实时性和鲁棒性要求,提出了一种新的加权融合算法。该方法不需要传感器测量值的先验信息,根据实测数据之间的相互关系来确定门限和权值分配策略,避免了设定经验门限带来的主观因素。仿真试验和工程实际应用均表明:该算法鲁棒性强,融合精度高,且计算量小,满足系统的高实时性要求,具有一定的理论意义和较高的工程实用价值。     

一种新的基于子空间的盲信道估计方法

提出了一种新的基于子空间的盲信道估计方法。该方法利用时序反转空时分组编码，运用“虚拟接收天线”的方法进行盲信道估计，在一定程度上克服了传统的基于子空间的信道估计算法对MIMO系统中输入输出天线数目的要求限制。仿真结果证明了此方法有较好的信道估计性能。     

基于模型修正的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法．给出了证据之间焦元距离的定义,在此基础上计算各个证据的支持度．对所有证据进行支持度加权平均,获得一个“参考证据”．利用该参考证据对各个原始证据进行不确定性判定及修正,并利用Dempster-Shafer合规则进行证据组合．仿真实验表明,该方法能够有效地处理冲突证据,可...