长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

结构方程模型参数估计的GME方法

提出应用广义最大熵的方法对结构方程模型的参数进行估计,该方法能够处理有限的或者不完全数据。为了验证广义最大熵方法在估计结构方程模型参数时的性能,采用了一个应用于美国顾客满意指数(ACSI)的结构方程模型生成仿真数据,仿真结果表明,与PLS相比,GME方法具有更高的拟合精度和较低的预测误差,在样本数据较少时,表现更为明显。     

基于K-means和AGNES的未知二进制协议聚类

协议的聚类是协议分析中一个重要的环节,为实现对未知二进制协议高效聚类,提出了一种基于K-means聚类和AGNES的未知二进制协议聚类方法。在对获取的二进制协议比特流进行数据预处理的基础上,先采用K-means算法对比特流数据进行初步聚类,再通过误差平方和、Calinski-Harabasz分数值和轮廓系数确定k值,最后选择AGNES算法将未知二进制协议比特流划分为不同的二进制协议子集。方法有效结合了K-means和AGNES算法的特点,降低了时间复杂度的同时提高了聚类的精确度。对实验数据集的测试结果验证了所提方法的有效性,较为准确地确定了k值,聚类精确度达到了98%。     

基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计

提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。     

宽带信号目标参数估计精度分析

现代雷达中随着信号带宽的增大和目标速度的提高,常规窄带近似的条件无法满足需要。根据匹配滤波和宽带模糊函数的特点,推导了目标回波延时和尺度因子的理论估计精度。通过仿真证明,推导的尺度因子估计的理论精度与相关文献一致,而新得到的延时估计理论精度基本不随载频变化,更符合实际应用。     

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FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

参数估计的质量评定

本文综述了参数估计的种种标准,特别介绍了推广意义下的强、弱一致性。这些推广意义下的新标准,可以扩展传统标准的应用范围。并给予了实例论证。     

定时截尾试验的参数估计

本文对可靠性试验中定时截尾试验的参数估计公式进行推证和讨论。认为 GJB 899—90《可靠性鉴定和验收试验》中的个别公式有差错。为避免可靠性计算中发生差错,应予以纠正。     

同参数估计对偶的自适应控制新算法

把线性系统和非线性系统统一处理,从自适应控制算法与参数估计算法的对偶性出发,提出了自适应控制算法的一种新的统一格式,它改进了已有文献中控制算法的跟踪性能,并在未增加任何条件的情况下,仍然使控制误差一致足够小．