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531.
532.
自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。 相似文献
533.
534.
本文首先讨论了态势估计中推理框架的现有形式,并从中抽取共性;然后讨论了推理算法的研究现状及存在的问题;最后在推理框架共性之下,提出了应用模糊理论和统计理论解决这些问题的步骤。 相似文献
535.
卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性 相似文献
536.
刘全 《国防科技大学学报》2001,23(5):89-92
构造了一种可以进行高分辨二维波达方向估计的累量域波达方向矩阵。利用该矩阵的特征值和特征向量 ,就可以求出信号源的方位角和俯仰角。同其它的波达方向矩阵法相比 ,放宽了对阵列结构的要求 ,提高了阵列孔径的利用率。同时 ,由于采用了累量来构造波达方向矩阵 ,因此新方法具有对高斯噪声的自然盲性。 相似文献
537.
538.
变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。 相似文献
539.
本文提出了一种用于地形匹配辅助导航系统中地形独特性分析方法。该方法从地形匹配的物理模型出发,定义了描述局部地形独特性的一个概率向量,在此基础上,给出了地形独特性的熵度量方法。分析和仿真实验表明,地形熵越小,地形就越独特,地形匹配区的可导航性就越好。 相似文献
540.
张建军 《海军工程大学学报》1996,(2)
针对病态线性模型病态的实质,提出回归系数的0-c型岭估计。首先研究它的均方误差的最优化问题,给出了参数的最优值或最优值的一个上界和下界,证明可以选择参数,使它在均方误差的意义下优于LS估计。其次,研究它的偏差,证明存在0-c型岭估计优于LS估计,且比岭估计β(k)具有较小偏差。最后证明它的可容许性,并讨论在实用中它的岭参数选择方法的优点。 相似文献