变步长LMS算法在PCMA信号相位估计中的应用

为提高PCMA信号相位估计的精度,基于联合循环统计量与变步长最小均方（least mean square,LMS）的理论,提出了一种PCMA信号相位高精度估计算法。算法推导信号参数与循环统计量的定量关系进行相位的初估计,对接收信号进行变步长的LMS自适应滤波,通过迭代提升相位估计精度。对算法进行了不同维度的仿真对比实验,仿真结果表明,算法收敛速度快,适用范围广,性能相较于传统方法提升2dB左右。     

直升机雷达回波的动态特性分析

依据实测的直升机动态回波数据,分析了直升机机身的重点散射源及散射特征,应用Kolmogorov拟合优度检验方法及三种标准分布模型,研究了直升机动态RCS的统计特征,得到了动态RCS对各模型的拟合效果以及X2模型随视向角的半自由度分布,最后通过建立一简单的旋翼叶片散射模型并对散射中心的周期性运动调制效应进行了讨论,分析计算了直升机动态回波的谐波特征.     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

自适应交互多模型火控跟踪算法

以舰载近程防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法,模型集合取为"当前"统计模型和匀速直线模型.该算法采用后验估计的方法在线辩识及自适应调整上述两个模型的噪声方差,并且采用加权系数限定准则,实现机动目标运动模式与模型集合的自适应.仿真计算证明了该模型算法的有效性.     

基于非参数统计的加速退化试验优化设计北大核心

加速退化试验优化设计研究如何在有限的费用约束下设计方案以减少试验评估误差。采用参数统计分析试验数据需要假设分布函数,当假设错误时会引起较大的误差,而采用非参数统计分析,通过数据本身来寻找合适的回归模型则可避免这一问题。以试验费用为约束,进行加速退化试验优化设计,给出各优化变量:试验应力水平、各应力水平下样本量、性能监测次数和监测间隔,最后通过仿真算例说明该加速退化试验优化设计方法的应用。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

一种北斗／CDMA导航系统数据融合的联邦卡尔曼滤波算法

北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度.     

基于"当前"统计模型的分段模糊跟踪算法

分析了"当前"统计模型的自适应跟踪特性,界定了其适用机动范围.提出了一种根据目标机动强弱分段调节系统方差,且在各机动段内基于新息变化强度又实时模糊调节方差的自适应跟踪方法.该方法从宏观、局部及微观多层次动态调节系统方差,兼顾了跟踪的快速性和精度.仿真结果表明,在目标机动较强时,首先提高跟踪快速性,使其快速稳定,再着重改善精度;机动较弱时,平稳提升跟踪精度,微调其快速性.该方法取得了较好的跟踪效果.     

谈火灾统计与消防监督

根据火灾统计数据 ,利用一元线性回归数学模型 ,预测火灾发展态势 ,用于指导现实消防监督工作     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.