阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计方法

单波束内目标往往相距较近,采用传统角度分辨技术难以将其分辨,从而给目标跟踪和识别带来较大困难。于是提出基于LM算法的极大似然角度估计方法,实现波束内双目标的分辨。该方法在阵列雷达的基础上建立双目标回波模型,推导极大似然角度估计算法。考虑到求解算法直接影响极大似然角度估计的收敛速度和估计精度,利用LM算法实现了极大似然估计的求解,从而得到目标角度的精确估计。该方法避免了多次脉冲相干积累,具有计算量小的特点。仿真结果验证了方法的有效性。     

小样本条件下基于最大似然估计的极化SAR图像等效视图数估计新方法

首先,推导了Wishart分布矩阵行列式值的最大似然估计表达式,利用查表法解决了该方法计算复杂性问题,并经过仿真实验证明了该推导的正确性;其次,将矩阵行列式的最大似然估计应用到PolSAR图像等效视图数的估计中,提出了等效视图数最大似然估计和矩阵行列式值最大似然估计的n次迭代估计算法(n次迭代LML-DML)。仿真和实测数据的实验结果表明:该算法在样本数较少的情况下明显提高了估计精度。该算法对于解决Wishart分布区域样本数较少的中低分辨图像的等效视图数估计问题有重要的应用价值。     

逐步Ⅰ型混合截尾试验下Burr部件的可靠性分析

在逐步Ⅰ型混合截尾试验下,研究了Burr部件寿命参数及可靠性指标的极大似然估计和Bayes估计.利用简单迭代方法,给出了寿命参数和可靠性指标的极大似然估计的数值解.然后利用Lindely Bayes近似算法得到了平方损失下寿命参数以及可靠性指标的Bayes估计.最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计较极大似然估计的误差小.     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

恒加试验下Pareto部件的可靠性分析

基于定数截尾试验,研究恒加试验下Pareto部件的可靠性分析问题。利用经典方法和Bayes方法,给出了部件参数的极大似然估计、Bayes估计和逆矩估计。验证了极大似然估计和Bayes估计的等价性。结合加速寿命方程,推导出Pareto部件的可靠度、失效率的估计值。最后,通过仿真比较与分析,建立了Pareto部件的可靠性评估方法。     

逐步Ⅱ型截尾情形下逆-Weibull部件的Bayes估计

在逐步Ⅱ型截尾试验下,研究了逆-Weibull部件寿命参数的极大似然估计和Bayes估计。利用简单迭代方法,给出了寿命参数的极大似然估计的数值解。然后基于不同的先验分布,得到不同损失函数下寿命参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计,且LINEX损失下的Bayes估计误差最小。     

机载雷达与地面雷达的最大似然配准算法

空、地多雷达配准是空地一体化预警的前提。通过建立空中运动雷达与地面静止雷达的配准模型,以最大似然算法为基础,导出其空间系统误差配准参数及目标运动状态估计的具体公式,并对系统误差估计值的卡拉美-罗界进行了讨论。仿真结果表明,该算法具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果。     

双边定时截尾下广义Pareto分布的可靠性分析

基于双边定时截尾样本,研究广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的估计问题。在进行极大似然估计时,由于似然方程无解析解,故采用EM算法。对形状参数选取,4信息先验,在平方损失下,研究给出广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的Bayes估计。通过Monte-Carlo模拟对形状参数和可靠度函数的极大似然估计、EM估计和Bayes估计的效果进行比较。模拟结果说明,Bayes方法和EM算法适合在小样本场合下对形状参数进行估计,Bayes方法和极大似然估计法适合在大样本场合下对形状参数估计,极大似然估计方法和EM算法适合对可靠度进行估计。     

概率条件下雷区范围估计研究

为更正现有雷区范围估计算法因搜扫率处置不当而存在的矛盾与不足,研究了搜扫率条件下的雷区范围估计问题。分不规则雷区和规则雷线两种情况,依据极大似然估计的原理,推导出搜扫率条件下的雷区范围估计算法,并对改进算法与现有算法进行了分析比较和仿真示例验证。分析和示例表明新算法克服了现有算法的缺陷,能够更符合实际地解决雷区范围估计问题。