Huber加权的频率稳定度非相关差分抗差估计方法

计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算;给出Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;给出完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证。实验结果表明本方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至10%以内。     

保证率点值区间估计的Monte-Carlo方法

提出了一种根据实测样本系列对保证率点值进行区间估计的Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ方法。对于具有正态分布或对数正态分布的样本,首先推出总体参数的分布,然后用Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ法生成总体参数系列,据此求得相应的保证率点值系列,最后通过经验分布推得在给定置信度下保证率点值的区间估计,本文还给出了一个算例。     

噪声统计的Bayes 极大验后估计与系统自适滤波

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     

INS辅助的北斗二代用户机跟踪算法分析

在高动态环境下,由于飞机、导弹等载体运动的速度非常快,其产生的多普勒频率非常大,利用传统方法进行信号跟踪容易引起环路失锁。针对该问题,采用INS(惯性导航设备)辅助环路跟踪,INS能够实时提供载体运动的速度,从而消除多普勒频率的影响,使环路保持稳定。对INS辅助的北斗二代用户机跟踪算法进行了研究,仿真分析表明,在高动态环境下,INS辅助的跟踪算法能够实时跟踪到卫星信号,提高了跟踪性能。     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于影响网络的态势估计

为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。     

MEMS矢量传感器方位估计误差分析

为提高MEMS仿生矢量传感器的定位精度,对其误差来源进行分析。对于单个矢量传感器,误差来源于其自身灵敏度不一致及流噪声的影响。提出通过分段插值来绘制线性曲线、选用差分测量结构和调整两路输出信号的大小使灵敏度一致;对于流噪声产生的误差,提出一种加聚氨酯导流罩的新结构,可以使水听器抑制流噪声的能力较之前提高20 dB。对阵列而言,选取不同阵元数进行仿真对比分析,得出随着阵元数的增加,水声传感器阵列DOA估计的准确度会随之增高,分辨力也随之增强。通过对影响MEMS矢量传感器方位估计的误差来源进行分析,进一步提出解决方案,为提高其定位精度提供了有力的科学支撑,从而为MEMS矢量传感器的工程化应用奠定了坚实的基础。     

通信误码率对浮标声纳系统DOA估计性能的影响

浮标声纳受到功耗、体积和硬件复杂度等因素的限制,通常将接收数据通过无线信道发送到终端设备进行处理。由于多径传播、衰落特性以及多普勒效应等众多因素的干扰,信号在无线通信传递中会产生误码并影响最终系统性能。针对复杂传输信道环境下的浮标声纳系统,研究了误码率对系统的多目标方位估计性能的影响,并通过计算机仿真给出了误码率允许的门限。     

信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。