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基于MCMC-Gibbs采样的天波超视距雷达联合状态估计与模式辨识
被引量：
1
1
作者
冯肖雪
梁彦
焦连猛
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期2299-2306,共8页
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率、低测量精度)和"多路径"(多条传播路径)的严峻挑战,准确的传播模式辨识与精确的目标状态估计是改善跟踪能力的关键。针对上述问题,提出了一种基于...
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率、低测量精度)和"多路径"(多条传播路径)的严峻挑战,准确的传播模式辨识与精确的目标状态估计是改善跟踪能力的关键。针对上述问题,提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛吉布斯(MCMC-Gibbs)采样的OTHR联合状态估计与模式辨识算法,该算法通过MCMC-Gibbs采样求取当次迭代当前拍最优的关联矩阵,进而利用同时多量测滤波进行状态和协方差更新,最后引入联合估计与辨识风险函数寻求最优的模式辨识与状态估计结果。不同仿真参数下仿真结果表明该算法的有效性,同时该算法在径向距和方位角估计精度上均高于多路径概率数据关联算法(MPDA),但这是以计算量为代价的。
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关键词
天波超视距雷达
模式辨识
状态估计
马尔科夫蒙特卡洛吉布斯采样
联合估计与辨识贝叶斯风险
原文传递
研制阶段系统可靠性增长的Bayesian评估与预测
被引量：
15
2
作者
明志茂
张云安
+1 位作者
陶俊勇
陈循
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期150-156,共7页
基于新Dirichlet先验分布,建立一种适合小子样复杂系统异总体可靠性增长分析的Bayesian模型。充分利用先验信息和阶段试验信息,结合产品研制的试验数据,利用最优化方法研究新的Dirichlet先验分布容易定量和衡量先验参数确定的方法,解决...
基于新Dirichlet先验分布,建立一种适合小子样复杂系统异总体可靠性增长分析的Bayesian模型。充分利用先验信息和阶段试验信息,结合产品研制的试验数据,利用最优化方法研究新的Dirichlet先验分布容易定量和衡量先验参数确定的方法,解决了超参数物理意义不明确难以确定问题。通过变量替换的Gibbs抽样简化了后验推断,合理估算出当前阶段和后续试验阶段产品可靠性的Bayesian点估计和置信下限;结合试验数据,利用该模型实现了未来阶段可靠性的预测,扩展了模型应用范围。实例表明该模型参数含义清晰明确,简单易行,利于工程应用。
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关键词
可靠性增长模型
BAYESIAN
新Dirichlet分布
马尔科夫蒙特卡罗模拟
gibbs
抽样
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职称材料
题名
基于MCMC-Gibbs采样的天波超视距雷达联合状态估计与模式辨识
被引量：
1
1
作者
冯肖雪
梁彦
焦连猛
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期2299-2306,共8页
基金
国家自然科学基金(61135001
61074179
+2 种基金
61374023
61374159)
西北工业大学博士论文创新基金(CX201320)~~
文摘
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率、低测量精度)和"多路径"(多条传播路径)的严峻挑战,准确的传播模式辨识与精确的目标状态估计是改善跟踪能力的关键。针对上述问题,提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛吉布斯(MCMC-Gibbs)采样的OTHR联合状态估计与模式辨识算法,该算法通过MCMC-Gibbs采样求取当次迭代当前拍最优的关联矩阵,进而利用同时多量测滤波进行状态和协方差更新,最后引入联合估计与辨识风险函数寻求最优的模式辨识与状态估计结果。不同仿真参数下仿真结果表明该算法的有效性,同时该算法在径向距和方位角估计精度上均高于多路径概率数据关联算法(MPDA),但这是以计算量为代价的。
关键词
天波超视距雷达
模式辨识
状态估计
马尔科夫蒙特卡洛吉布斯采样
联合估计与辨识贝叶斯风险
Keywords
over
the
horizon
radar
pattern
identification
state
estimation
mcmc
-
gibbs
sampling
Bayes
risk
for
joint
decision
and
estimation
分类号
V219 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
研制阶段系统可靠性增长的Bayesian评估与预测
被引量：
15
2
作者
明志茂
张云安
陶俊勇
陈循
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
马里兰大学可靠性与风险性研究中心
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期150-156,共7页
基金
国家部委预研(51319030302)
国家部委预研基金(9140A19030506KG0166)资助项目
文摘
基于新Dirichlet先验分布,建立一种适合小子样复杂系统异总体可靠性增长分析的Bayesian模型。充分利用先验信息和阶段试验信息,结合产品研制的试验数据,利用最优化方法研究新的Dirichlet先验分布容易定量和衡量先验参数确定的方法,解决了超参数物理意义不明确难以确定问题。通过变量替换的Gibbs抽样简化了后验推断,合理估算出当前阶段和后续试验阶段产品可靠性的Bayesian点估计和置信下限;结合试验数据,利用该模型实现了未来阶段可靠性的预测,扩展了模型应用范围。实例表明该模型参数含义清晰明确,简单易行,利于工程应用。
关键词
可靠性增长模型
BAYESIAN
新Dirichlet分布
马尔科夫蒙特卡罗模拟
gibbs
抽样
Keywords
Reliability
growth
model
Bayesian
analysis
New
Dirichlet
distribution
Markov
chain
Monte
Carlo（
mcmc
）
simulation
gibbs
sampling
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MCMC-Gibbs采样的天波超视距雷达联合状态估计与模式辨识
冯肖雪
梁彦
焦连猛
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
原文传递
2
研制阶段系统可靠性增长的Bayesian评估与预测
明志茂
张云安
陶俊勇
陈循
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
15
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职称材料
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参考文献
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