块脉冲函数法用于在线辨识

用块脉冲函数法作辨识,必须保证零初始条件和零均值噪声。本文对这种方法作出了改进。这种改进的方法,能辨识任意初态下的辨识问题,适用于非零均值干扰噪声的场合,且在辨识过程中无须测量初始条件和噪声均值。它能被方便地用于在线辨识。仿真实验表明,这种方法具有很高的辨识精度。     

基于改进循环谱的DVB-S2信号符号速率估计算法

在循环平稳理论的基础上,对DVB-S2信号的循环谱特征进行了理论分析和推导,针对计算中出现的平滑噪声包络起伏明显影响估计性能的问题进行了分析,提出了改进措施,并利用Chirp-z变换替代FFT变换,达到了降低运算量、提高分辨率的目的。仿真结果表明改进后的方法能够在低信噪比条件下有效估计出DVB-S2信号的符号速率。     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.     

一种改进的多相码信号参数估计法

目前,对由频率导出的一类多相码脉压雷达信号(Frank码和P1 ～ P4码)进行参数估计是电子对抗侦察技术中的难点之一.针对此问题,提出一种基于改进的分数阶傅里叶变换(FrFT)的多相码信号参数估计方法.该法利用积分二次相位函数将FrFT的二维搜索转换为2次一维搜索,较大减少了计算量.仿真表明,该法能在较小的计算量下达到与RWT和RAT法相当的估计精度.     

空间飞行器主动段的轨道估计与误差分析

为了对无源探测卫星系统的定轨方式和精度进行定量分析,通过坐标转换、受力分析、拟合、最小二乘法、微分方程数值解法与误差分析等方法,建立了基于卫星无源探测的空间飞行器在主动段的交汇定位优化模型和运动方程模型。基于模拟数据和模型,给出了卫星和空间飞行器的轨道曲线以及卫星的系统误差。经过系统误差修正,空间飞行器的估计轨道误差仅为7.582 1 m。     

贝叶斯参数估计在雷区范围估计中的应用

提出了以发现水雷位置信息为抽样点,在给定估计误差的条件下,使用贝叶斯参数估计方法进行雷区范围估计的思路。详细讨论了水雷服从均匀分布时使用贝叶斯参数估计方法估计雷区范围的问题,给出了相关公式的推导过程,并设法解决仿真中存在的中间数值过大的问题。仿真结果均在允许误差范围之内,这验证了算法的可行性。     

基于高分辨雷达的杂波分布模型

高分辨力雷达体制下,杂波散斑分量与调制分量更适合用广义Gamma分布模型描述,在此基础上,建立了广义复合杂波模型表达式,随后研究了在热噪声情况下的广义杂波分布模型;然后通过对模型选取特定参数,得到了广义K分布表达式,同时分析了取不同参数广义K分布时与经典杂波概率分布的联系;最后研究了上述有关杂波模型的统计特性,进而得到了参数估计的基本方法.进行了仿真实验,验证了结论.     

基于Radon变换的弹道目标平动补偿

弹道目标平动补偿有利于弹道目标微动参数提取。针对多散射点目标平动补偿的问题,提出了一种利用Radon变换对目标整体微多普勒曲线进行参数投影来达到平动参数估计的方法。对典型弹道目标进行了建模分析,得出了其散射点微动距离表达式。根据雷达信息对目标回波进行预补偿并对预补偿结果进行时频变换,再采用Radon变换对时频曲线进行参数投影,利用熵值法对投影得到的二维平面进行参数提取。利用提取的平动参数对回波进行平动补偿,仿真结果表明了上述方法的准确性。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。