基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

一种动态数据网格副本创建策略设计与仿真

数据网格提供了地理分布的大量共享数据资源,然而互联网的高访问延迟降低了数据访问的效率,创建副本是一个有效的方法,而在何处放置副本是一个具有挑战性的问题.从应用环境和用户访问特征出发,讨论了副本创建位置、粒度和时机,提出了一种基于副本共享组的副本创建模型,可以获得优化的副本创建位置,构造了一个副本创建代价函数,由系统的传输速率、拓扑结构和用户访问特征共同决定.并给出了确定副本创建位置的有效算法.分析和仿真实验表明,自适应副本管理方案具有动态性、适应性和可扩展性,能较好地适应数据网格的特性,可以有效降低访问延迟,提高数据访问效率.     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

一种基于粗集理论的属性权重构造方法

提出一种新的基于粗集理论的权重构造方法来解决传统决策中主观性问题和冗余性问题,并给出了一种新的判据模式.新方法分析论述了可拓学中存在的数学逻辑错误,并与通过其他决策方法得出的结论作比较.最终通过实验分析来说明方法的有效性和可行性,从而为管理决策提供了一种新的思想.     

一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识

阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点.     

基于方向向量Fourier级数近似的近场波束形成快速算法

研究了一种近场距离/方位聚焦波束形成快速算法,离线计算每个搜索距离处的阵列方向向量,利用方向向量关于方位角的周期性,将方向向量的每个分量用有限项Fourier级数近似,从而搜索距离处的角度谱可以用FFT快速实现,无需在每个距离/方位栅格上计算时延和相位补偿,有效减小了计算量和存储量.数值分析结果表明,该算法性能接近理想的近场波束形成.     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测

针对混沌背景弱信号检测问题,提出了一种基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测算法.在Volterra滤波系数计算过程中,采用了解线性方程组算法代替原有的自适应算法,提高了混沌预测精度以及混沌背景中弱信号检测性能.仿真结果表明,本文所提出的算法在信混比达到-70dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号.     

基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究

基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。