简介：针对多态系统电磁脉冲易损性评估问题,提出了基于贝叶斯理论的多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限估计方法。分别基于贝叶斯方法及经典统计方法,给出了多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限及效应实验达到给定状态概率所需最小样本量的计算方法。通过算例,对文中提出的方法进行了验证和比较。在无信息先验条件下,贝叶斯方法与经典方法计算结果较为接近,概率置信下限和所需最小样本量的估计结果主要依赖于当前实验信息;当先验信息具有显著倾向时,若当前实验信息与先验信息一致,则基于贝叶斯方法计算的概率置信下限更加准确,且所需最小样本量明显少于经典统计方法的计算结果。

简介：针对1点RANSAC（RandomSampleConsensus）单目视觉EKF（ExtendedKalmanFilter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158？,俯仰角平均误差减小0.1782？;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5？以内。

简介：学者往往用单一的分布模拟和拟合杂波,如正态分布、瑞利分布和威布尔分布等。然而在实际中,雷达杂波由多种类型的杂波组成,单一分布通常不能精确刻画雷达杂波规律,因此,应用混合分布模型对雷达杂波数据建模更准确。本文考虑用正态分布和瑞利分布的混合分布拟合杂波,并应用矩估计方法和基于EM算法的极大似然估计方法估计模型参数,最后,应用最大后验概率分类准则验证2种估计方法的分类准确率。通过数据模拟,得出极大似然估计的效果和分类准确率都要优于矩估计的估计效果和分类准确率。