Sequential Probability Ratio Test of Correlation Coefficient Using Fuzzy Hypothesis Testing

One of the important fields in statistics is testing hypothesis of correlation coefficient. The extension of the idea of testing correlation to fuzzy hypothesis is of great interesting. In this study, we examined the use of fuzzy hypothesis testing approach for the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) of correlation coefficient. Use of fuzzy hypothesis testing for correlation coefficient with SPRT is illustrated by an example.

Incorporating Uncertain Costs within a Series of Sequential Probability Ratio Tests

We consider an extension to Sequential Probability Ratio Tests for when we have uncertain costs, but also opportunity to learn about these in an adaptive manner. In doing so we demonstrate the effects that allowing uncertainty has on observation cost, and the costs associated with Type I and Type II error. The value of information relating to modelled uncertainties is derived and the case of statistical dependence between the parameter affecting decision outcome and the parameter affecting unknown cost is also examined. Numerical examples of the derived theory are provided, along with a simulation comparing this adaptive learning framework to the classical one.

On Robustness of a Sequential Test for Scale Parameter of Gamma and Exponential Distributions

The main aim of the present paper is to study the robustness of the developed sequential probability ratio test (SPRT) for testing the hypothesis about scale parameter of gamma distribution with known shape parameter and exponential distribution with location parameter. The robustness of the SPRT for scale parameter of gamma distribution is studied when the shape parameter has undergone a change. The similar study is conducted for the scale parameter of exponential distribution when the location parameter has undergone a change. The expressions for operating characteristic and average sample number functions are derived. It is found in both the cases that the SPRT is robust only when there is a slight variation in the shape and location parameter in the respective distributions.

Sequential Test of Fuzzy Hypotheses

In testing statistical hypotheses, as in other statistical problems, we may be confronted with fuzzy concepts. This paper deals with the problem of testing hypotheses, when the hypotheses are fuzzy and the data are crisp. We first give new definitions for notion of mass (density) probability function with fuzzy parameter, probability of type I and type II errors and then state and prove the sequential probability ratio test, on the basis of these new errors, for testing fuzzy hypotheses. Numerical examples are also provided to illustrate the approach.

基于SPRT的水合物生成风险评价方法——应用于火驱尾气集输管道

火驱尾气集输过程中极易引发水合物冻堵事故,科学评价集输管线水合物生成风险对于保障安全生产和制定防治策略具有重要意义。采用Chen-Guo模型和SRK方程预测水合物生成条件,并编制了水合物预测软件;引入基于可靠性的水合物生成极限状态方程,参考行业报警技术规范,提出基于序贯概率比检验法(SPRT)的水合物生成风险定量评价方法和报警机制,并将其应用于尾气集输管线。采用拉丁超立方抽样法(LHS)抽取尾气管道入口随机变量样本,使用HYSYS软件完成水力热力计算,对该评价方法进行了仿真与验证。结果表明:注入入口压力、温度及流量上、下行波动后,该方法对入口参数波动的响应机制良好,评价结果符合客观规律,可为火驱尾气集输管线水合物的生成风险评价提供理论支持。

Multiple hypothesis tracking based on the Shiryayev sequential probability ratio test

To date, Wald sequential probability ratio test(WSPRT) has been widely applied to track management of multiple hypothesis tracking(MHT). But in a real situation, if the false alarm spatial density is much larger than the new target spatial density, the original track score will be very close to the deletion threshold of the WSPRT. Consequently, all tracks, including target tracks, may easily be deleted, which means that the tracking performance is sensitive to the tracking environment. Meanwhile, if a target exists for a long time, its track will have a high score, which will make the track survive for a long time even after the target has disappeared. In this paper, to consider the relationship between the hypotheses of the test, we adopt the Shiryayev SPRT(SSPRT) for track management in MHT. By introducing a hypothesis transition probability, the original track score can increase faster, which solves the first problem. In addition, by setting an independent SSPRT for track deletion, the track score can decrease faster, which solves the second problem. The simulation results show that the proposed SSPRT-based MHT can achieve better tracking performance than MHT based on the WSPRT under a high false alarm spatial density.

基于滑动窗口的协作频谱感知对抗拜占庭攻击

认知无线电技术允许从用户动态地接入主要用户被授权的频谱,提高频谱利用率。协作频谱感知是认知无线电技术的一个重要组成部分,通过空间分集检测主用户信号。然而,由于认知无线网络的开放性,协作频谱感知过程可能会受到拜占庭攻击,恶意用户伪造有关主用户信号的状态信息,然后对主用户的通信造成干扰或自私地占用频谱资源,此外,协作频谱感知因多个从用户协作而需要更多的时间来检测主用户信号,因而将导致协作频谱感知的性能和效率进一步降低。针对上述问题,提出了基于滑动窗口的协作频谱感知方案,以减轻拜占庭攻击的负面影响,提高协作效率。在深入分析融合中心盲的问题的基础上,从恶意用户的角度出发,建立了一个随机拜占庭攻击模型来描述恶意行为。为了解决感知样本融合过程中的盲的问题,提出了一种交付评估机制,为基于滑动窗口的协作频谱感知奠定了坚实的基础,并在一个滑动窗口内进一步评估信誉值,以提高报告阶段的协作效率。仿真结果表明,无论恶意比例如何,基于滑动窗口的协作频谱感知在始终攻击的情况下只需要6个平均样本数就可以提供100%的检测准确率,而在恶意比例超过50%的随机攻击的情况下依然能够展现出显著的性能优势。

基于SPRT的组合导航故障检测与隔离互辅算法

针对SPRT(序贯概率比检验)算法无法准确判断缓变故障结束时间的问题,提出了一种故障检测与隔离互辅算法。采用SPRT算法对滤波残差进行故障检测,确认故障后隔离故障观测量,重新建立卡尔曼滤波观测方程并完成量测更新,将隔离后的滤波结果作为下一时刻的滤波初值辅助故障检测。仿真结果表明,该方法能准确定位故障观测量并判断出故障的结束时间,提高了系统可靠性。

SPRT检验法和小波变换法在管道泄漏检测中的应用

单一的检测方法有一定的缺陷,不能满足现场检测的要求;文章分析了管道泄漏检测中经常出现的两个问题,提出了用序贯概率比(SPRT)检验法和检测延迟的补偿法来提高系统的检测速度,并用小波变换法进行泄漏定位,两种方法的结合不但可以有效地去除干扰噪声,而且缩短了泄漏检测的响应时间,也提高了泄漏定位的精度;实验表明该方法克服了序贯概率比的缺点,具有良好的应用前景。

基于MSET和SPRT的内燃机气阀机构振动监测

提出了一种基于多元状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)和序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的内燃机气阀机构振动监测方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测特征向量进行估计,得到与观测特征向量相对应的估计残差;最后使用SPRT对观测特征向量的估计残差进行均值和方差检验,确定系统的工作状态。试验中,通过设置不同的气阀间隙大小来模拟内燃机气阀机构不同程度的异常工况,以整周期缸盖振动信号幅值域特征作为系统工况监测参数。试验结果表明,MSET可有效增强故障状态下的信号特征呈现,而SPRT可在较少的周期内实现内燃机气阀机构异常工况的识别,MSET和SPRT的结合有效地实现了对内燃机气阀机构异常工况的早期监测。

应用SPRT算法的管道小泄漏检测

针对小泄漏信号的检测,提出了序贯概率比检验的统计决策方法。根据长输管道泄漏检测的实时性要求,提出了用卡尔曼滤波作用生成的归一化新信息序列作为序贯概率比检验的输入序列,以满足序贯概率比检验的要求。分析了序贯概率比检验用于管道小泄漏检测时的泄漏判断和定位的方法。利用虚拟仪器理论,设计了卡尔曼滤波和序贯概率比检验算法的LabVIEW程序模块,设计的模块可以直接嵌入到现有的管道泄漏实时监测系统中。实验证明,针对泄漏量低于3%的小泄漏检测很有效,并且定位精度控制在了2.5%以内。

优化M-SPRT法在管道泄漏检测中的应用

用于管道泄漏检测的序贯概率比(SPRT)检验法,存在着备选假设难以确定和易发生检验延迟的缺陷。为此,提出了优化的多序贯概率比(M-SPRT)检验法,以检测各种泄漏所需时间的期望为目标函数来优化备选假设,并在此基础上对判决函数进行改进,同时给出泄漏量估计方法,最后利用Visual C++开发的泄漏检测软件对其进行实现,并使用真实数据验证了方法的可行性和实用性,弥补了常规SPRT法的缺陷,实现了自动、在线、快速地检测泄漏及估计泄漏量的目标。

抗SSDF攻击的EWSPRT协作频谱感知方案

比较了认知无线电网络中几种典型的协作感知方案在篡改感知数据(SSDF)攻击条件下的感知性能,并提出了一种增强型加权序贯检测(EWSPRT)协作方案。在该方案中,各次用户首先通过能量检测得到2 bit本地决策,然后收集其它协作用户的感知结果进行决策融合和最终判决,并依据历史观测信息动态更新各协作用户的融合权重;利用改进的信任度更新算法能使恶意用户的融合权重更快地降低,从而有效地减少SSDF攻击对协作过程的影响。Monte-Carlo仿真结果表明,与传统方案相比,EWSPRT方案能够更有效地抵抗SSDF攻击。

基于贝叶斯滤波理论的目标命中概率估计与判决方法研究

为了降低兵器试验中目标命中概率指标的判决错误率,提出了基于贝叶斯滤波理论的目标命中概率估计和判决方法。该方法构建了目标命中概率与试验观测数据的统计数学模型,依据贝叶斯滤波理论推导了目标命中概率后验概率密度函数、后验均值估计以及均方误差的解析表达式,并给出了基于目标命中概率后验均值估计的判决方法。依据不同的真实目标命中概率生成观测数据,分别利用传统方法和所提方法进行了估计和判决试验。结果表明:所提方法判决错误率仅为传统方法的1/3,证明所提方法具有可行性。

基于Bayes SPRT方法的鱼雷作战适用性试验设计

从研究新型鱼雷作战试验鉴定出发,阐述了鱼雷作战适用性试验的重要意义,论述了如何基于Bayes序贯概率比检验(SPRT)方法进行鱼雷作战适用性试验设计,说明了作战试验样本的确定,利用A.Wald提出的序贯概率比检验引出Bayes SPRT方法,定量明确了试验方案,最后采用Bayes SPRT方法作出了不同验前概率下的Bayes截尾SPRT方案,为海上靶场新武器作战适用性试验研究提供参考。

基于粒子滤波和SPRT的小电流单相接地选线方法

针对现有的小电流单相故障选线方法灵敏度低和选线速度慢等诸多方面的问题,提出了一种基于粒子滤波和序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT)的小电流系统单相接地故障选线方法.通过建立线路的粒子滤波状态空间模型,并利用粒子滤波对系统信息进行跟踪与预测,将得到新的观测值通过序贯概率比检验方法,构造其似然比,并结合阈值进行故障选线判断.实验结果表明:该方法可以显著提高小电流系统故障选线的准确率和可靠性.

基于UKF和SPRT小电流单相接地故障选线方法

为解决现有小电流系统单相接地故障选线方法在准确率和可靠性等方面存在的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波UKF(unscented Kalman filter)和序贯概率比检验SPRT(sequential probability ratio test)的小电流系统单相接地故障选线方法。首先建立故障线路的无迹卡尔曼滤波数学模型;再利用无迹卡尔曼滤波对系统故障特征信息进行跟踪与预测;通过序贯概率比方法,利用新信息观测值与实际量测值的残差值,计算似然比;构造故障判据,从而快速地选出故障线路。ATP-EMPT和Matlab的大量仿真实验结果表明该方法具有较高的准确率和可靠性。

基于LabVIEW的管道泄漏检测SPRT算法实现研究

利用序贯概率比检验法检测油气管道泄漏是一种较新的方法。针对原始压力信号噪声的非高斯性,采用卡尔曼滤波器进行预处理,提高了序贯法判断泄漏的准确性。分析了传统压力梯度法的不足,借鉴负压波定位中的时间差法定位泄漏点,提高了定位的精度。并且本文结合LabVIEW平台开发了相应的卡尔曼滤波程序和SPRT算法程序。实验结果表明,本文设计的程序有效可靠,这种管道泄漏检测方法值得推广。

基于EKF残差的无人机GPS故障诊断方法

针对无人机多传感器融合导航过程传感器故障的问题,提出了一种由惯性导航传感器诊断GPS传感器故障的方法,实现自身传感器之间的故障互诊。在无人机导航对传感器数据进行位姿解算时,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在预测与更新过程中产生的状态残差信息,即惯导与GPS两者解算的位置信息,设计一种改进序贯概率比检验(SPRT)的传感器故障诊断方法,改善了SPRT算法对残差信息突变的灵敏性以及处于多故障情形下的诊断可持续性。数据仿真实验表明:相较于传统方法和其他改进算法,该方法可以快速、准确地检测出故障发生和消失的时间,并可持续诊断故障,极大地提高了无人机飞行安全。

一种残差χ^2与改进SPRT互辅的故障检测方法

残差χ^2法对幅值较小且持续时间长的故障会产生漏检和误检问题,改进SPRT(序贯概率比检测)方法对故障开始和结束时间不灵敏。基于此,给出了故障值大小的判定准则并提出一种残差χ^2与改进SPRT互辅的故障检测方法:在残差χ^2法检测到故障后,用SPRT方法确定故障持续时间;在残差χ^2法确定故障结束后,将SPRT方法检测函数值置零,提高后续检测的准确性。仿真结果表明:该方法能够解决持续时间长的小幅值突变故障的漏检和误检问题,适用于故障多发情况下的检测,能够提高系统可靠性。