自主探测系统的Bayes递推估计策略

探测系统被动地接受外界的测量信息是不够的 ,因此方式获得的数据是不完备的 ,由此推理得出的结论在一定程度上具有不确定性 ,是不能接受的 .为获得可靠的信息 ,常采用多传感器的数据融合或装备自主传感器的方法 .文中将Bayes递推估计策略应用于自主探测系统 。

Bayes递推估计法在导弹落点精度和密集度评估中的应用

针对小样本情形下用传统方法估计精度难以得到满意结果的情况,提出了用递推Bayes估计法来估计落点精度和密集度的方法,将先验信息和后验信息相对化.给出了递推Bayes估计的递推表达式.最后经仿真比较,证明了此种方法相对于矩估计法有更高的精度.

小子样条件下命中精度Bayes序贯检验与递推估计

Bayes序贯检验和Bayes递推估计法分别从假设检验和参数估计角度对传统试验评定方法进行改进,将二者联合运用,检验和估计紧密结合,运用于导弹命中精度评定试验,充分利用验前信息以弥补现场数据的不足,制定合理有效的评定方案,使得试验结果更加准确、试验用弹量更少。实例分析表明,该方法能够有效提高检验和估计结果可信性,适用于小子样条件下的命中精度评定试验。

一种改进的分段平稳随机过程的参数估计方法

将非平稳随机信号划分为分段平稳随机信号进行处理,为非平稳随机信号的研究提供的一种新的分析方法。为最优地将非平稳随机信号划分为分段平稳随机信号,Djuric等人用 Bayes方法,通过递推多维条件分布概率来估计最优划分参数值,但计算相当复杂。本文在研究 AR模型本身的一些特性的基础上,通过直接递推多维联合分布概率来估计最优划分参数,大大地减少了计算量。

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行比较,分析它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;结合海基导弹特有的初始状态误差,设计整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。

变附着系数路面的紧急避撞控制研究

针对汽车避撞过程中路面发生突变导致传统控制策略失效的问题,提出一种基于路面实时识别的自适应紧急避撞控制策略。首先利用递推最小二乘法(RLS)对路面附着系数进行实时在线识别;然后依据纵向安全距离模型将路面突变分为2种形式:一种为安全距离以内路面发生突变;另一种为汽车当前位置到安全距离临界点这一段路面发生突变,并针对此2种工况设计自适应控制策略。在搭建的Pre Scan与Matlab/Simulink联合仿真平台中验证了该控制策略的有效性。结果表明:该控制策略能很好地完成路面突变条件下传统单一制动控制失效情况下的紧急避撞。研究结果为汽车的主动安全控制提供理论支持。