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态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Kirilov的基于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)的推理方法将未知时间变量看作常数,忽略了它的先验信息,估计方差较大。针对这一问题,本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,这一模型可用来解释Kirilov的方法;然后在这一模型下,将未知时间变量扩展为随机变量,采用基于最大后验概率估计(MaximumaPos-terioriEstimation,MAP)的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较,发现在较宽的范围内,基于MAP的方法性能优于基于MLE的方法。 相似文献
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雷达目标的电磁散射特性对于目标的检测与识别具有至关重要的意义,文中给出了复杂目标的建模及电磁散射特性的可视化研究。利用3DSMAX和AutoCAD建立复杂目标的三维模型,介绍了两种建模方法:平板面元逼近和参数面元逼近。文中着重于平面元逼近方法,并给出了计算远区场和RCS的物理光学(PO)的近似积分结果。调用 OpenGL库完成目标的三维显示及散射特性的可视化输出,给出了导弹再入段的三维电磁散射和二维电磁散射强度分布。 相似文献
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分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性;从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网(MLP)逼近能力分析的基本方法及结论;分析了正则理论观点下的径向基函数网络(RBF)的逼近能力;讨论了RBF网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。 相似文献
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建立了多部雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出可观测度不一定随观测数据的增多而增强的结论。在此基础上,通过数据筛选的方法,可以获得一个使系统可观测度增大的观测子集,用于误差估计。实验结果表明,使用本文的方法,可确保估计算法的有效性 相似文献
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针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。 相似文献
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多目标分辨是常规雷达功能的扩充。由于集成广义模糊函数是单、多分量多项式相位信号检测与参数估计的有效工具,将其应用于雷达多目标分辨中是完全可行的,这已被文中对雷达实测数据的分析所证实。为适应雷达实际工作需求,文中探讨了尚待进一步解决的关键问题。 相似文献
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态势估计中基于假设检验的统计时间推理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在战场态势估计中,常常需要判断事件发生的时间顺序,而对事件发生时间的观测往往含有统计不确定性。这里将假设检验理论引入时间推理,建立了一种判别两个事件发生顺序的新方法,同时研究了在统计不确定性下时间顺序的传递性,从而有效增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力 相似文献
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温漂和时漂是电子分析天平产生误差的主要原因 ,其自动补偿具有重要意义。本文介绍了电子分析天平的工作原理 ,分析了电子分析天平温漂、时漂的产生机理 ,提出了一系列克服漂移的自动补偿方法 ,给出了传感器、硬件电路和软件等几方面的自动补偿方案 ,实际应用表明这些补偿方法是切实可行的。 相似文献