极大似然法在间接测热系统参数估计中的应用

主要涉及间接测热系统的数学模型及参数估计。考虑到测量过程中测量信号微弱及测量噪声所带来的污染,采用极大似然理论进行了间接测热系统数学模型的参数辨识,并将牛顿-拉夫逊法引入到该系统的参数估计中,从而能够准确估计出间接测热系统模型参数,且对不同的初始值能得到一致的结果。     

一种改进的多模型噪声辨识方法

在混合系统参数估计问题中，交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法。但是当系统机动模式较多时，模型集中的模型数目也随之增加。针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象，提出了一种改进的多模型算法，并将其应用于系统噪声辨识。它利用多扫描量测信息，采用离散优化技术，获得近似于系统的实际噪声水平的最优的子模型集。然后，利用此进行噪声估计作为结果输出。Monte Carlo仿真结果表明了新算法估计精度优于标准IMM算法。     

ESO滤波器在运动参数估计中的仿真研究

通常情况下使用Kalman滤波器进行参数估计，然而在目标运动模型和噪声统计特性存在不确定性的条件下，Kalman滤波的应用将会受到一些限制。在分析ESO滤波器滤波性能的基础上，将其应用在运动参数估计中，有效地解决Kalman滤波所遇到的问题．并从系统噪声分别为高斯白噪声、有色噪声和目标作机动运动这三个方面与Kalman滤波器进行了比较。仿真结果表明ESO滤波器算法简单，有效，具有鲁棒性。     

局部投影降噪算法邻域半径参数的选择研究

基于动力系统模型的局部投影非线性降噪算法，对混沌信号和一大类非平稳信号具有明显的降噪效果。利用局部投影算法对信号进行降噪处理，邻域半径的选择对降噪结果有很大的影响。我们研究了基于递归分析的邻域半径参数的估计和基于噪声强度的邻域半径参数估计。通过对Logistic映射和Lorenz模型叠加不同大小的高斯白噪声，对两种邻域半径估计方法进行分析比较，得到了基于噪声强度的邻域半径参数估计方法具有更好的降噪效果，为局部投影降噪算法的应用奠定了基础。     

ARMA模型辨识及其在光纤陀螺漂移建模中的应用

针对含有噪声的时间序列模型辨识精度低的问题,采用自回归函数的衰减正弦曲线方法估计含有噪声的ARMA模型系统参数,AR参数从衰减正弦曲线直接获得,MA参数估计采用相关匹配技术.仿真结果表明,时于具有不同信噪比噪声干扰的系统,该算法具有良好的收敛性和准确性.在此基础上,将该方法应用到光纤陀螺漂移误差建模中,实验结果表明,采用该算法所确定的模型能够精确的反应光纤陀螺的漂移趋势.     

基于马氏距离的二元退化可靠性分析

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。     

加权随机汇池网络中递归最小二乘算法研究

实际应用中信号和噪声的统计知识经常是未知的,为探究未知噪声环境中加权随机汇池网络模型的信号参数估计性能,本文研究了加权随机汇池网络中信号估计的递归最小二乘自适应递推算法,分析了该模型下算法的收敛性、均方误差、学习曲线等统计特征。在非平稳输入信号下,引入遗忘因子,探究了算法有效跟踪信号变化的能力。实验结果验证了关于算法收敛性与均方误差性能的理论分析,同时还证实了自适应过程中的超阈值随机共振现象。本文研究结果对于加权随机汇池网络的实际应用具有理论指导义。     

基于非齐次泊松过程的航空备件需求研究和应用

针对航空装备的六种故障率特性,引入非齐次泊松过程,用以解决航空备件需求和预测问题。根据不同故障率曲线给出相应的故障分布模型,最后通过实际故障数据的参数估计和模型检验来确定符合该故障数据的故障率曲线,并计算具有最小维修特点的航空备件的需求量和剩余平均寿命。算例分析表明,结果更为合理,具有较大的应用价值。     

基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计

对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.     

大系统稳态优化控制的改进瓣算法

引入标志算法抗干扰性级强弱的灵敏度指标，讨论了稳态优化控制两步算法（参数估计与模型优化相结合）最优性的参数灵敏度问题，特别对线性模型且具有二次性能指标控制问题的标准两步法和修正两步法的灵敏度作了分析比较，并提出了适合参数估计和模型优化各存在误差时的新算法．     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

Filtering of long-term dependent fractal noise in fiber optic gyroscope

Stochastic noises of fiber optic gyroscope (FOG) mainly contain white noise and fractal noise whose long-term dependent component causes FOG a rather slow drift. In order to eliminate this component, a two-step filtering methodology is proposed.Firstly, fractional differencing (FD) method is introduced to transform fractal noise into fractional white noise based on the estimation of Hurst exponent for long-term dependent fractal process, which together with the existing white noise make up of a generalized white noise. Further, an improved denoising algorithm of wavelet maxima is developed to suppress the generalized white noise. Experimental results show that the basic noise terms of FOG greatly decrease, and especially the slow drift is restrained effectively. The proposed methodology provides a promising approach for filtering long-term dependent fractal noise.     

基于DAE-GAN网络的LPI雷达信号增强

针对非合作侦察接收机只在降噪后才能开展后续检测识别工作的问题，结合降噪自编码器和生成对抗网络的优势, 构建噪声增强网络与信号增强网络进行对抗训练。噪声增强网络往带噪信号中掺杂更复杂的噪声分量, 信号增强网络则是尽可能地降低带噪信号中的噪声分量。二者在对抗训练的过程中, 噪声增强网络生成复杂高维噪声的能力和信号增强网络降噪的能力都在提升。训练结束后, 信号增强网络具备更好的降噪性能, 为后续检测识别工作降低难度。     

高频电磁环境噪声测量与分析

为能更有效地利用高频频率资源 ,寻找可用的频率通道是确保高频雷达可靠工作的基础。环境噪声电平是评价频率通道能否可用的关键指标 ,因而正确测量环境噪声具有十分重要的意义。设计了一套高频电磁环境测量系统 ,根据观测数据中环境噪声与干扰分布特征 ,提出了一种环境噪声强度测量方法———环境噪声分离中值法。     

市场操纵与噪声交易

基于DSSW模型的非有效市场构架,在信息市场操纵和社交网络的环境下,内生化情绪噪声交易者的投资决策,给出并分析跟随者与噪声交易者之间的均衡.结论显示:知情交易者操纵市场会增加价格的信息含量;非知情交易者操纵市场给价格带来噪声,价格的信息含量先增后减.适度悲观情绪是导致噪声交易者跟随交易的充分条件.此外,市场可能收敛到无噪声交易者、无跟随交易者、或噪声交易者和跟随交易者共存三种均衡状态.     

Receiver design of UWB radio systems for an impulsive noise environment

1 .INTRODUCTIONUltrawidebandwidth (UWB )radiosystemshavedrawnalotofattentionduringthelastfew years[1,2 ] .Suchsystems ,basedontimehoppingspread spec trum (THSS)impulseradio (IR ) ,are plannedtoworkinco existencewithotherdigitalsystemsoverabandwidthranging…     

带实时频谱监测的高频雷达系统设计

高频雷达复杂的电磁环境决定了频谱监测工作的必要性。由于雷达干扰具有随机性和突发性,因此提出实时频谱监测具有重大意义,从高频海洋表面波雷达研究着手,设计了一种具有实时频谱监测功能的雷达接收机系统,该系统能够灵活地对雷达工作时序进行控制,利用雷达的工作时间间隙对雷达的外部噪声环境进行监测和统计,以便选择合适的雷达工作频率,避开较强的外界干扰和噪声,提高雷达的抗干扰性能。     

混沌测量仿真中的噪声模型研究

混沌测量方法适用于强噪声中正弦信号的参数测量,用Simulink对此类方法进行仿真实验验证和效果评估时,需要研究混沌测量仿真系统的形式,尤其是噪声的建模及其参数设置,以保证实验结论的正确性。仿真系统的形式包括仿真模块及其参数设置,据此仿真系统的形式分为三种。利用非线性随机微分方程的数值积分法对积分模块进行分析后发现:不同的仿真系统形式对应两种不同的噪声模型。根据噪声的统计特性和维纳-辛钦定理求出了这两种噪声模型的平均功率和带宽,为混沌测量仿真中噪声模块的参数选择提供了理论依据。     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。