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641.
介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。  相似文献   
642.
针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。  相似文献   
643.
在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。  相似文献   
644.
正这是一场战争,没有硝烟弥漫、子弹横飞,却险相环生、生死争锋。这里是战场,金三角近在咫尺,毒品渗入内地的"黄金通道"。他们,是一群特殊的军人和警察,在各个角落里出没,直面阴暗和危险,目标只有一个:肃清毒品。他们,有的卧底在最危险的缉毒前沿,有的身着橄榄绿,与毒贩周旋。在这里,没有人可以置身事外,在这里,每一刻都在战斗,战斗,一直并依然在继续——他们在家里,是温和的长者,隔壁家三岁的小儿子都可以"欺负"他,揪着他的头发骑大马。走出家门,他就是一匹狼,在面对每一个"猎物"时,冷静、沉着、果敢、迅捷,一击必中。  相似文献   
645.
铁路区间信号系统测试评估平台的研究是为了实现对信号系统的功能、可靠性及安全性的自动测试和评估,并为区间信号系统的研发或维护提供测试手段.铁路区间信号系统信息传输通道,作为铁路区间信号传输的途径,是铁路区间信号系统测试评估平台的重要研究对象,因此,信息传输通道仿真子系统是测试平台的一个关键子系统.针对移频自动闭塞系统信息传输通道的仿真,提出一种新的差分方程建模方法,并进行了仿真实现.  相似文献   
646.
在逐步Ⅱ型截尾试验下,研究了逆-Weibull部件寿命参数的极大似然估计和Bayes估计。利用简单迭代方法,给出了寿命参数的极大似然估计的数值解。然后基于不同的先验分布,得到不同损失函数下寿命参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计,且LINEX损失下的Bayes估计误差最小。  相似文献   
647.
针对远场窄带相干信源的二维DOA估计问题,提出了一种基于垂直阵列的解相干算法,利用垂直阵列模型特性,在3个线性子阵列进行分维处理运算。在每一个维度,运用空域平滑算法构建数据协方差矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法分别估计信源与各线阵的夹角,利用其中一个角度来组合其他两个角度,实现参数配对。仿真实验结果显示,相较于空域平滑DOA矩阵法,算法的稳定性、估计精度都较高,适用于低信噪比和短快拍情况。  相似文献   
648.
目前许多高分辨算法只适用于均匀线列阵的方位估计.在不规则阵列条件下,需将实际阵列等效为虚拟均匀线列阵.文中通过对基于扇区内插法设计虚拟均匀线列阵的研究,给出了设计的具体步骤,并提出一个简单且准确的虚拟线列阵阵元间隔的计算公式.  相似文献   
649.
直觉模糊集理论已获得广泛的应用。全面总结了直觉模糊理论在信息融合领域的应用情况。分析了直觉模糊理论的研究现状与研究进展,介绍了在态势估计与威胁评估方面的应用情况,研究了在信息融合第一级处理中应用的基本原理与方法,展望了在信息融合领域各级的应用前景。  相似文献   
650.
针对系统误差变化规律未知时的传感器探测系统偏差估计问题,提出了一种改进的基于Mean-Shift(均值偏移)的传感器动态偏差估计算法.该算法利用Mean-Shift方法对不同样本点对估计结果贡献不同的特点,根据样本点偏离均值的偏移量以及偏移时间构建权系数.仿真结果表明,该方法在系统误差变化规律未知的情况下,可有效估计多...  相似文献   
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