二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。     

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。     

主动声纳宽带信号的一种高效参数估计算法

讨论在宽带信号体制下,对水中高速目标的检测与估计问题,给出了高斯包络线性调频信号必须采用宽带模糊函数进行检测时的带宽和目标速度范围。在仿真分析了信号宽带、窄带模糊函数主峰特性的基础上,提出了一种联合利用宽带模糊函数和窄带模糊函数的高效目标参数估计算法,该算法可以将二维相关运算简化到一维相关运算,降低了运算量,同时具有良好的估计精度。     

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点,对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较;随后研究了ＷＨＴ法的检测性能,绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后,提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法,并给出了实验结果。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

积分二次相位函数和傅里叶变换的多相码参数估计

针对传统时频方法对多相码信号参数估计计算量比较大的问题,提出一种新的多相码参数估计方法。首先利用积分二次相位函数(IQPF)估计信号的调频率,然后重新构造一个线性调频信号(LFM),通过解线调将多相码信号的调频率消除,最后计算解线调后信号的傅里叶变换(FFT)估计信号脊线间隔和载频,进而估计信号的码元宽度和重复周期。该方法不需要进行直角坐标和极坐标的变换且仅需一维搜索,可以大幅度减小计算量。仿真表明,可以用较小的计算量取得与RAT(Radon-Wigner Transformation)和RWT(Radon-Ambiguity Transformation)相当的估计精度。     

ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计北大核心

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。     

随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究

摘要：基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量．通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS（RootMeanSquare）作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性．     

一种波束内目标与诱饵 DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。