基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

最小交互熵谱估计在反坦克导弹系统仿真模型验证中的应用

针对反坦克导弹系统动态过程仿真的输出具有短时序、低信噪比的特点 ,研究了应用最小交互熵谱估计验证导弹系统仿真模型有效性的方法 ,并结合某型号滚转稳定的反坦克导弹系统的仿真数据和理论计算数据给出了最小交互熵谱估计的应用结果。     

基于频谱分析的飞行模拟器飞行性能验证

介绍频谱分析用于仿真系统模型验证的原理和方法,提出一种应用频谱分析进行飞行模拟器飞行性能验证的方案。结合飞行试验和仿真模型的输出数据,分别采用窗谱估计和最大熵谱估计方法对某型飞行模拟器的飞行性能进行验证,并对验证结果进行分析。结果表明,频谱分析法用于飞行模拟器飞行性能的验证是有效的,可为其他训练模拟器的性能验证提供参考。     

基于 Mellin 变换的利用双谱估计进行空中雷达目标识别

作者根据空中雷达目标快速机动的特点,提出了一种利用Ｍｅｌｌｉｎ变换及双谱估计提取目标特征量,应用最近邻（ＮＮ）法则进行综合判决的目标识别方法,并给出了计算机仿真实验结果。结果表明,该方法具有良好的抗噪声能力和较高的识别率。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

超分辨阵列处理技术

本文介绍了超分辨阵列处理技术的一些基本问题及其解决途径,比较详细地讨论了MUSIC空间谱估计算法。     

水中目标信号的实时检测方法研究

在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测.     

采用非线性 M 序列辨识 ARMA 模型参数

本文研究了采用非线性M 序列辨识ARMA 模型参数,提出了具体的算法,在特性上同m 序列作了比较,最后给出了仿真结果。     

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.