复杂信号环境下的鲁棒卡尔曼滤波算法

该文提出一种有效减小全球导航卫星系统接收机在复杂信号环境下定位误差的鲁棒卡尔曼滤波算法。该算法对基于高斯白噪声模型的传统Kalman进行了改进,引入了污染分布,并提出了一种基于加权组合正态分布模型下的滤波算法。同时利用矩估计理论对算法中的污染率给出了一种在线估计方法。通过模拟数据和真实采集信号的测试证明,本文提出的算法可在线对污染率进行准确稳定的估计,抑制粗差的效果明显优于传统Kalman滤波算法,定位误差显著减小。     

基于K2算法的属性层级结构学习研究

诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高.     

计及气象因素的风电机组故障诊断与风险预测

针对极端天气导致风电机组频繁故障,提出了一种基于改进贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型。该模型计及气象因素与风机故障之间的关联,利用ReliefF算法计算故障特征权重,得到最优特征集合;建立计及气象因素的基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型,利用正向诊断技术得到故障诊断策略,并通过反向推理技术对风险事件进行预测。将文中提出的模型进行受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve, ROC）验证,结果表明所提模型ROC曲线下面积（Area Under Curve, AUC）为0.9049,验证了所提模型的有效性,可以为风电机组故障诊断和风险预测提供有效依据。     

设计-建造承包模式在中国的推广应用

近年来,设计-建造承包模式在国际上呈现逐渐增长的趋势;但是,这种承包模式在中国比例较小,与国际的发展趋势不相适应．文中通过文献研究和访谈,在归纳设计-建造模式的特点及日益广泛的应用范围的基础上,从建筑法规、企业结构、人员能力3个方面分析了DB模式在中国发展缓慢的原因．最后,就这3个方面如何在中国建设推广DB模式的环境提出建议,以期提高我国的工程管理水平、增强我国建筑企业的竞争力．     

基于贝叶斯网络的装备部件战斗损伤评估模型

将破片作为部件损伤的研究对象来说明损伤函数的表达方式及存在的问题,提出利用贝叶斯网络进行装备部件战斗损伤评估的方法。分析了引起部件损伤的相关因素,利用专家经验等先验知识对其属性值进行离散化处理后得到损伤因素属性列表。在此基础上建立贝叶斯网络评估模型。最后通过实例证明了该方法的可行性。     

基于分层贝叶斯网络的计划识别方法

分析了态势估计中计划识别问题。采用分层贝叶斯网络对计划进行分级表示,依据发生的战场事件和目标行为,动态构建分层贝叶斯网络结构,并将其作为证据进行推理。为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出构建虚拟节点的方法,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。最后,文中通过仿真实验,对基于分层贝叶斯网络的计划识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

移动Ad Hoc网络的仿真框架

利用OPNET，提出一个通用的仿真框架用来测试不同的MAC层、网络层和节点移动性的移动AdHoc网络路由效率。在该层次整体框架下，可以设计不同的节点移动模式、媒体接入方法和路由方案，比较端到端统计量（端到端时延、吞吐量和效率），以筛选最有效、最合适的解决方案。     

两参数Weibull分布环境因子的Bayes估计

基于天地试验环境下Weibull分布形状参数不变的条件,运用Bayes方法对两参数Weibull分布环境因子进行分析,以尺度参数后验密度的商密度作为环境因子的后验密度,给出了在形状参数已知和未知两种情况下,环境因子在平方损失下的Bayes估计。最后运用仿真实例与极大似然估计进行比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计。     

一种随机截尾恒加寿命试验的贝叶斯评估

针对传统计算方法的不足,讨论了一种贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull恒定应力加速度寿命试验模型。针对寿命服从Weibull分布的产品,在参数的先验假设条件下,基于Gibbs抽样的马尔可夫链,运用蒙特.卡罗方法动态模拟出随机截尾恒加寿命试验中相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计。利用BUGS软件包进行建模和仿真分析,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

基于组件的一体化建模仿真环境(CISE)研究

从分析HLA仿真的不足出发,介绍了基于组件、MDA等先进技术开发的集中/分布/并行一体化建模仿真环境(CISE),并阐述了CISE的主要设计目标:实现模型资源可重用和一体化建模仿真,以同时支撑分析评估类仿真和过程演示类仿真,同时对CISE的主要概念、功能结构、关键技术和应用流程等作了详细描述。