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401.
针对存在适度码间串扰和非线性畸变的数字信道,本文提出判决反馈BP网络自适应均衡器(DFBPE),将DFBPE同传统的BP网络均衡器进行比较,对DFBPE的特性进行了全面的分析。  相似文献   
402.
对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态-逆Wishart分布验前信息情况之下的Bayes极大验后(MAP)估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波  相似文献   
403.
针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。  相似文献   
404.
为了深入了解机载双基地雷达杂波特性随着收、发站几何配置变化的规律,分析不同几何配置下杂波多普勒特性和距离非均匀特性,揭示了机载双基地几何配置与杂波特性相互关系。研究表明,在部分几何配置下机载双基地杂波多普勒展宽受到几何配置的明显抑制,杂波的距离非均匀性明显下降。  相似文献   
405.
针对机动车辆换挡信号中存在大量强电磁及环境振动噪声的问题,同时考虑到实时性和硬件实现性能的需求,基于最小带宽离散小波算法,提出了简化的、适用于工程实现的小波分解层数确定方法;然后利用初始阈值对各层小波系数进行分类,利用各层中各类系数均值差的模及均方差为依据,设计了各层阈值的自适应迭代确定算法,同时改进了阈值的量化函数。仿真对比试验和应用测试结果表明,该算法具有较好的降噪效果,适用于机动车辆的相关信号检测与降噪。  相似文献   
406.
实践证明变结构多模型(VSMM)算法在机动目标跟踪领域有着广阔的应用前景。动态地辨识机动目标的机动参数是提高目标状态估计精度的理想方法。因此,将二者结合,提出了一种新的VSMM算法,即带有修正装置的自适应网格法。算法核心所在是对系统输入量采用了协方差匹配技术来对系统不确定性进行修正,即对系统噪声协方差阵Q的实时辨识上,使滤波器具有高度自适应性。  相似文献   
407.
针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。  相似文献   
408.
一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.  相似文献   
409.
电离层闪烁会引起导航信号幅度和相位的快速衰落,严重影响跟踪环路的精度和稳健性,而相比频率跟踪和伪码跟踪,载波跟踪环路更易受电离层闪烁的影响而失锁。因此,提出一种基于相位锁定指示自适应扩展卡尔曼滤波的北斗导航信号抗电离层闪烁载波跟踪算法,其以同相与正交支路的积分结果估计相位锁定指示值,并采用该指示作为控制参数对不同闪烁场景下扩展卡尔曼滤波的观测向量进行自适应调整,这不仅能够提高跟踪环路的精度和稳健性,而且能够降低扩展卡尔曼滤波发散的概率。实验结果验证了相关分析和所提跟踪算法的有效性。  相似文献   
410.
为了更合理地制定导弹的战术指标和作战任务规划,对多脉冲导弹可达域进行研究。通过引入加权的纵程和横程的组合性能指标函数,将可达域的优化问题转化为最优控制问题,建立以飞行攻角和侧滑角为双优化设计变量的多阶段多约束优化模型,采用hp自适应伪谱法对其进行求解,并着重分析多脉冲导弹发动机参数和终端约束条件对导弹可达域的影响。仿真结果表明,hp自适应伪谱法能有效解决多阶段多约束的多脉冲导弹可达域优化问题,且多脉冲导弹脉冲发动机时间间隔越小,推力比越大,装药比越小,导弹的可达域越大,相比于终端速度对可达域的影响,终端弹道倾角对可达区域的影响较小。  相似文献   
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