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451.
为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。  相似文献   
452.
证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。  相似文献   
453.
小口径舰炮对空虚拟校射校正量的最优估计   总被引:1,自引:1,他引:0  
首先建立了小口径舰炮对空虚拟校射脱靶量的观测方程,分析了脱靶量的统计性质,在此基础上推导出校正量的最优估计量,并用仿真结果验证了结论的正确性。  相似文献   
454.
校长培训的质量和效益在很大程度上取决于校长培训的课程设置。因此,本文认为校长培训的课程结构中应包括基础性课程、本体性课程、发展性课程、实践性课程及拓展性课程等五大块。  相似文献   
455.
选取全球范围内72个基准站的坐标序列,采用改进的赤池信息量准则、贝叶斯信息量准则对不同噪声模型组合进行噪声分析,得到基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数,探讨时间序列跨度对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型不能由单一的噪声模型表述,其呈现出多样性特征,主要表现为幂律噪声、高斯马尔科夫噪声、闪烁噪声+白噪声特征,且三坐标分量表现出不同的噪声特性;随着时间跨度的增加,坐标时间序列的最优噪声模型、GPS站速度及其不确定度逐渐由发散趋于收敛,随机游走噪声模型的比重有所增加。结果表明10 a以上的时间跨度是较为理想的噪声模型估计尺度。  相似文献   
456.
针对双经纬仪异面交会中目标点并不一定正好在公垂线上的问题,提出了在公垂线附近的空间区域上估计目标点位置的方法。该空间区域为以公垂线为对角线,各边分别平行于双经纬仪测量坐标系三轴的长方体空间区域。在目标点位置估计时考虑到经纬仪高低角与水平角测角精度的不同,以及目标点与经纬仪之间距离对空间点坐标精度的影响。采用蒙特卡洛方法模拟结果表明:新方法的目标点空间位置估计精度不亚于传统公垂线法,在特定情况下甚至能提高5%以上。模拟结果验证了新方法的可行性和有效性。  相似文献   
457.
在基于正交频分复用技术的放大转发协作通信系统中,针对传统信道估计算法估计精度差的问题,提出一种基于判别分析阈值滤波离散傅立叶变换信道估计算法。该算法首先通过设置改进的阈值门限初步获得信道有效抽头,然后利用马氏距离判别分析对已检测出的信道抽头修正。仿真结果表明:和传统方法相比,提出方法有效地滤除了信道估计中的噪声,改善了信道估计精度和误码率性能。  相似文献   
458.
提出基于虚拟时间延时线阵列的联合频率-到达角二维谱估计方法,把经典的子空间方法推广到空时二维域并进行了改进.基本思路是估计空时噪声子空间和空时信号子空间,然后,利用两个空时子空间特征进行频率-到达角联合二维搜索.正常情况下可分辨的信源数远远超出阵元数目;在信号源宽带较大或信号源波长偏离阵列尺寸较远时,不会像经典方法一样出现大的偏差或估计信源角度范围受限;同时给出信号源的频率和到达角估计,更全面地反映了信号特征.  相似文献   
459.
针对航天器有限时间姿态机动问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制算法。设计一种终端滑模面,保证系统状态能够在有限时间内沿滑模面收敛到系统原点;为克服系统抖振,设计了二阶终端滑模控制器,并采用参数自适应估计项补偿系统中的外部干扰力矩。基于Lyapunov函数法证明了二阶自适应终端滑模控制器能够保证闭环系统实际有限时间稳定。仿真结果表明,提出的姿态机动算法响应速度快、精度高,能够有效实现对系统抖振和外部干扰的抑制,具有重要的科学意义和工程应用价值。  相似文献   
460.
当前,军队院校的政治理论课教学,以教员课堂讲授为主,重课堂理论教学、轻社会实践锻炼的现象比较严重。这种传统的教学模式不利于创新型人才培养和教育转型的需要。政治理论课必须向基地教学延伸。  相似文献   
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