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301.
态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Kirilov的基于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)的推理方法将未知时间变量看作常数,忽略了它的先验信息,估计方差较大。针对这一问题,本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,这一模型可用来解释Kirilov的方法;然后在这一模型下,将未知时间变量扩展为随机变量,采用基于最大后验概率估计(MaximumaPos-terioriEstimation,MAP)的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较,发现在较宽的范围内,基于MAP的方法性能优于基于MLE的方法。 相似文献
302.
分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量评估的方法。通过信道长度自适应修正机制,实现对未知水声信道的高精度估计。针对水声信道造成的正交频分复用子载波特性差异,基于信道估计结果,提出在码元总速率、能量约束条件下,各个正交频分复用子载波速率、功率优化分配的自适应调制算法。与传统的等功率、速率分配算法相比,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了研究内容的有效性。 相似文献
303.
石章松吴中红刘健傅冰 《现代防御技术》2017,(3):34-39
针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。 相似文献
304.
针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。 相似文献
305.
针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。 相似文献
306.
307.
动力学环境试验技术已被广泛应用 ,但动力学环境预示技术还没有得到很好的重视和发展。讨论了几种动力学环境预示方法的特点 ,着重研究了统计能量分析 ( SEA)方法的原理及其应用 ,并以某型号发动机长尾喷管舱为例 ,具体给出其工程分析估计过程 相似文献
308.
利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。 相似文献
309.
张颖 《国防科技大学学报》2019,41(6)
针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。 相似文献
310.
针对■-SVD、FOCUSS等稀疏重构算法应用波达方向(DOA)估计时,存在或运算量大、或精度不高的问题,提出了一种基于FOCUSS二次加权的信号DOA估计方法。将传统DOA估计表述为稀疏表示的信号模型,通过贝叶斯理论推导目标函数的最优解及加权矩阵,并在迭代过程中对结果进行二次加权优化,进一步增强恢复结果的稀疏性,提高恢复性能。仿真实验证明了该方法的优越性:与其他稀疏重构方法相比,该方法恢复精度高、稳健性好、运算量低。 相似文献