Parametric estimation of ultra wideband radar targets

Based on the analysis of impulse response properties, a scattering model of ultra wideband (UWB) radar targets is developed to estimate the target parameters exactly. With this model, two algorithms of multiple signal classification (MUSIC), and matrix pencil (MP), are introduced to calculate the scattering center parame-ters of targets and their performances are compared. The simulation experiments show that there are no differ-ences in the estimation precision of MUSIC and MP methods when the signal-to-noise ratio (SNR) is larger than 13 dB. However, the MP method has a better performance than that of MUSIC method when the SNR is smaller than 13 dB. Besides, the time consuming of MP method is leas than that of MUSIC method. Therefore, the MP algorithm is preferred for the parametric estimation of UWB radar targets.     

偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归（PLSR）的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点，在此基础上，对原有的递推算法进行了一定程度的改进，直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息，从而进一步简化了计算过程，针对上述两种算法的特点，分别对无人机费用模型（少样本，多变量）和切削力峰值模型（多样本，少变量）参数进行了估计计算，说明了各自算法的应用优势。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

基于EnKF的油藏自动历史拟合方法对三相相对渗透率的反演

为解决标准集合Kalman滤波在非线性油藏反演中更新模型与更新动态场的统计不一致性问题,提出了一种改进的集合Kalman滤波方法,历史拟合过程中只对模型参数进行更新,然后利用更新的模型参数从初始状态重新运行油藏数值模拟软件进行下一拟合时刻的生产预测,协方差矩阵由从时间零运行油藏数值模拟软件得到的预测数据进行计算.理论证明了该方法与集合随机最大似然法的一致性.对某油藏的相对渗透率曲线进行了估计,比较了标准集合Kalman滤波方法与改进方法的参数估计及生产预测结果.由于保证了更新模型与更新动态场的一致性,改进的集合Kalman滤波方法得到了更好的参数估计和生产预测结果.     

外国游客在华停留时间及人数变化的动态数学模式研究

用可靠性统计分析方法，给出外国游客在华旅游停留时间和人数变化的数学模型．建立了停留时间的概率分布密度形式及人数变化的波哇松过程，对区间型数据进行参数估计，提出了建立线性回归模型研究旅游服务对停留时间和人数变化影响情况的分析方法，从而可分析国内可控因素对转移强度的影响．     

无翼平底弹头的属性散射中心模型改进与参数估计

针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.      

基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法

结构故障诊断主要包括结构损伤识别、结构损伤定位、结构损伤程度的标定和评价三个方面内容。而频率、振型、频率和振型相结合的指标在结构故障诊断的三个方面各有优缺点。通过航空涡轮发动机风扇叶片建模,并在其上模拟出健康和损伤状态,选取频率、振型、频率和振型相结合的三类指标,借助ANSYS仿真与BP神经网络,验证了基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法的可行性,并从数值上指出兼顾振型和频率的指标预测效果最优,也具有一定的工程实际意义。     

Copula函数的参数估计

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用。在利用Copula理论对多元分布函数进行建模时,其中一个关键问题是如何估计Copula函数中的参数。文章通过例子对Copula函数中的参数估计问题进行了探讨。     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.