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利用雷达滤波进行空间有源假目标识别的原理和方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对弹道导弹突防过程中的空间有源假目标欺骗干扰,介绍了利用雷达滤波进行假目标识别的原理和方法.在弹道目标跟踪中,滤波器通常默认目标运动服从二体运动方程.真目标的动力学模型与滤波状态方程相匹配,其滤波状态估计归一化误差较小;而有源假目标则相反.这种差异是有源假目标识别的理论基础.由于实际应用中目标的真实运动状态未知,无法直接计算归一化误差,文中采用非线性最小二乘估计,对目标的状态真值进行更精密的估计以获得名义真值.提出了近似归一化误差的概念.结合典型仿真场景,分析了近似归一化误差的分布特性,设计了识别门限.结合中程弹道进行真假目标的计算机识别实验,并对各种影响识别性能的因素做了分析.实验结果验证了所提识别方法的有效性和可行性。 相似文献
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正态分布未知参数的联合序贯验后加权检验方法 总被引:3,自引:1,他引:3
在进行抽样试验时,采用传统的假设检验方法进行决策所需的样本容量通常是比较大的,而充分利用在进行抽样试验之前所能获得的关于总体分布未知参数的验前信息,在Bayes理论的基础上,采用序贯验后加权检验方法可以有效地减小试验所需的样本容量。对正态分布总体的均值与方差参数均未知时的联合序贯验后加权检验方法进行了深入分析,给出了在抽样试验之前确定假设检验问题所需样本容量和决策阈值的计算方法,并结合雷达探测距离的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,验证了该方法在减小样本容量及提高试验效费比方面的有效性。 相似文献
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针对现有不平衡分类问题中过采样方法不能充分利用数据概率密度分布的问题,提出了一种基于隐变量后验生成对抗网络的过采样(LGOS)算法.该方法利用变分自编码求取隐变量的近似后验分布,生成器能有效估计数据真实概率分布,在隐空间中采样克服了生成对抗网络采样过程的随机性,并引入边缘分布自适应损失和条件分布自适应损失提升生成数据质... 相似文献
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针对目前装备系统效能评估可信度无法客观度量的问题,提出了一种客观度量评估可信度方法。该方法从评估数据、评估模型及单样本分类置信度3个方面描述评估可信度。在计算评估数据可信度方面,通过分析评估数据的不确定性确定评估数据的可信度;在计算评估模型可信度方面,将模式分类准确率转化为评估模型可信度度量指标;在计算单样本分类置信度方面,根据不同类别样本在高维空间的分布关系,给出了适用多数分类算法的分类置信度计算方法;进一步通过可信度传播模型将以上3个方面进行综合,得到综合评估可信度。对雷达抗干扰效能评估可信度的仿真结果表明:该方法不使用专家经验知识,能够客观度量效能评估的可信度,其结果不受评估主体影响,解决了不同专家对同一装备给出的效能评估可信度不同的问题;与现有主观方法相比,准确率提高了10%。 相似文献
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