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以拖曳阵列与本舰所构成的声纳系统为例 ,从双平台观点考虑 ,利用对目标的两方位及时延的量测为依据 ,研究了该系统的目标运动分析 (targetmotionanalysis,TMA)问题。采用了最大似然估计、扩展Kalman滤波(EKF)方法 ,实现了对目标运动参数的估计 ,并给出了它们的Cramer Rao低界 (CRLB)。通过仿真考察了参数变化对估计精度的影响。仿真结果表明上述方法具有较高定位精度。该方法适合于主、被动形式的多平台系统 ,且容易实现。 相似文献
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融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME)。该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统。对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度。 相似文献
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三维参数联合估计的免疫记忆量子克隆算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对信号相位匹配奇异值分解(SVDSPM)算法中参数联合估计耗时长的问题,提出了免疫记忆量予克隆算法(IMQCA).该优化算法引入模拟退火机制修正量子旋转门函数的旋转角度值,构建记忆单元保留进化历史最佳抗体,并结合克隆算子加速种群收敛.由SVDSPM平面阵算法构造了IMQCA的目标函数,提出了同时估计信号方位角、俯仰角和频率的SVDSPM联合估计算法.仿真结果表明,IMQCA算法的方位估计精度与传统的SVDSPM算法相当,但计算耗时仅约为后者的10 %,且低信噪比下的性能优于MUSIC方法.在-10 dB信噪比下,IMQCA所得方位角、俯仰角和频率的标准差分别比标准遗传算法小6.659°、9.645°和28.634 Hz,比量子免疫克隆算法小0.789°、1.075°和0.864 Hz. 相似文献
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统计能量分析(SEA)研究的新进展 总被引:8,自引:0,他引:8
分析和研究了统计能量分析理论与应用研究的最新进展,包括非保守耦合系统的SEA理论;间接耦合结构间的功率流特征;强耦合非保守耦合系统的功率流理论和不同耦合条件中的SEA参数的计算方法。 相似文献
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基于阵列接收数据重采样的频率不变波束形成器 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种具有不随频率变化的波束图的宽带基阵处理方法.该方法只需要使用一个真实阵列,然后通过插值方法产生多个虚拟阵列的输出,最后对这些虚拟阵列输出进行叠加得到整个基阵的输出.其优点是阵元数少、易于实现,且只需用传统的窄带阵列设计方法在参考频率下设计基阵来满足对波束图的要求.仿真结果说明了该方法的有效性. 相似文献
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提出一种具有不随频率变化的波束图的宽带基阵处理方法,该方法只需要使用一个真实阵列,然后通过插值方法产生多个虚拟阵列的输出,最后对这些虚拟阵列输出进行叠加得到整个基阵的输出,其优点是阵元数少,易于实现,且只需用传统的窄带阵列设计方法在参考频率下设计基阵来满足对波束图的要求,仿真结果说明了该方法的有效性。 相似文献
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对连续特征进行有效量化是水下目标分类中有待解决的一个重要问题。本文提出一种加权距离量化方法。该量化方法使用类别相对频率构造了两相邻区间的加权距离,将加权距离作为特征量化标准,在量化过程中,将加权距离最小的相邻区间进行合并,直到满足终止条件为止。文中使用递归最小信息熵、Chi2、加权距离等五种量化算法对27维水下目标的识别特征进行了量化处理,比较了各量化方法的性能。结果表明,使用加权距离量化算法对水下目标的识别特征进行量化处理之后,所产生的量化区间数目较少,量化时间较短,量化数据较好的保持了原数据的分类能力,且量化数据的分类时间也大大缩短。 相似文献
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针对相位差波达方向(DOA)估计方法(PDM)的均方根误差偏离克拉-美罗界较多的问题,提出了子阵和相位平滑的相位差方向估计方法(SUPDM).首先将阵列接收信号转换到频域,并把阵列划分为若干子阵,然后对各子阵中心频点处的频谱作相干平均后得到各子阵的输出频谱,再求取输出频谱的相位并进行纵向相位平滑,以平滑后相位的最大最小值的差值的倒数作为方向估计算子,最后采用角度搜索得到方向估计算子的峰值所对应的角度,即为SUPDM的方向估计结果.在不同信噪比和不同角度间隔下,SUPDM的方向估计性能均优于PDM,当存在频谱泄漏时,SUPDM的成功分辨率仍高于PDM和常规波束形成算法.仿真结果表明,在单源入射、信噪比为-5dB时,SUPDM比PDM的均方根误差小0.03°. 相似文献