基于高斯过程回归的锂电池SOC估算方法

作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要.现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性.为了解决这个问题,将高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)应用于锂电池SOC估算中,提出了一...     

基于深度网络的雷达信号调制方式识别

针对复杂电磁环境下传统方法对雷达信号调制方式识别率低的问题,提出了一种基于深层神经网络的识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,然后将信号及其时频信息输入深层神经网络,再分别利用循环神经网络和卷积神经网络对雷达的时域信号和时频信息进行特征提取,实现对雷达信号调制方式的分类识别.仿真实验证明,相较于传统的识别方法,该...     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

激光引信探测目标回波特性研究

为了提高弹丸对目标的毁伤效能,依据激光引信探测原理,结合基于重尾函数的发射激光功率时域分布波形,建立了激光引信短距离作用状态下激光辐射到目标的照度计算模型;基于弹目交会角、目标表面特性、目标尺寸以及双向反射分布等因素的影响,建立了激光辐射至目标表面后的反射强度计算模型,构建了多姿态弹目交会下目标的回波计算模型,推导出目...     

一种BPSK相参脉冲信号多普勒频率变化率测量方法

BPSK信号广泛应用于新体制雷达中,测量BPSK信号中包含的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪的关键技术.通过对BPSK信号平方消除了相位调制对参数估计的影响,并利用离散傅立叶变换进行脉冲间相参积累,算法具有计算量小、多普勒频率变化率估计精度高的优点.计算机仿真结果表明参数估计的精度能达到单站无源定位与跟踪系统的精度要求.     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法.采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值.理论分析和仿真结果表明,该...     

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真

对基于非线性双稳系统随机共振的微弱信号检测技术进行数值研究,利用随机共振机制,浸入在噪声中的微弱信号可以得到有效的放大与增强。给出了基于Runge Kutta算法的双稳系统随机共振模型的求解方法,提出了利用随机共振检测微弱非周期信号的一种新思路。数值仿真结果表明,该方法不仅可以检测出强噪声极低频的微弱周期信号,而且可以对非周期信号进行有效的检测。