电子战飞机(electronic combat air vehicle,ECAV)在对雷达网协同产生航迹欺骗干扰过程中会引入误差,分布式组网雷达可根据真/假航迹关联距离差异识别出航迹欺骗干扰。针对该问题,在三维条件下设计产生两种航迹欺骗干扰的基础上,重点分...电子战飞机(electronic combat air vehicle,ECAV)在对雷达网协同产生航迹欺骗干扰过程中会引入误差,分布式组网雷达可根据真/假航迹关联距离差异识别出航迹欺骗干扰。针对该问题,在三维条件下设计产生两种航迹欺骗干扰的基础上,重点分析雷达站址侦测误差和电子战飞机预设位置误差对航迹欺骗干扰的影响,然后针对组网雷达航迹关联检测,提出了一种偏差补偿机制,理论分析和仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
当噪声水平升高时,现有的噪声估计算法存在跟踪时延和估计不准确的问题,为提高噪声估计的准确性,对改进的最小值控制的递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging,IMCRA)中的最小值搜索方法进行改进,利用连...当噪声水平升高时,现有的噪声估计算法存在跟踪时延和估计不准确的问题,为提高噪声估计的准确性,对改进的最小值控制的递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging,IMCRA)中的最小值搜索方法进行改进,利用连续最小值跟踪算法取代最小值统计算法,打破求解最小值受窗长影响的现状,减少跟踪时延;提出一种基于语音存在概率的偏差补偿函数模型,偏差补偿的大小由各个频带决定。实验结果表明,不管是平稳还是非平稳噪声环境,改进后的算法都能有效提高增强后语音的质量。展开更多
本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,SISO)线性动态系统,当输入和输出含有零均值、方差未知的高斯...本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,SISO)线性动态系统,当输入和输出含有零均值、方差未知的高斯测量白噪声时,该类系统的模型参数估计是一种典型的EIV模型辨识问题.为了获得这种EIV模型参数的无偏估计,本文先推导出最小二乘模型参数估计偏差量与输入输出噪声方差以及最小二乘损失函数与输入输出噪声方差的关系,然后采用UD分解方法递推获得模型参数估计值,再利用输入输出噪声方差估计值补偿模型参数估计偏差,以此获得模型参数的无偏估计.本文还讨论了算法实现过程中遇到的一些问题及修补方法,并通过仿真例验证了所提辨识方法的有效性.展开更多
文摘电子战飞机(electronic combat air vehicle,ECAV)在对雷达网协同产生航迹欺骗干扰过程中会引入误差,分布式组网雷达可根据真/假航迹关联距离差异识别出航迹欺骗干扰。针对该问题,在三维条件下设计产生两种航迹欺骗干扰的基础上,重点分析雷达站址侦测误差和电子战飞机预设位置误差对航迹欺骗干扰的影响,然后针对组网雷达航迹关联检测,提出了一种偏差补偿机制,理论分析和仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。
文摘当噪声水平升高时,现有的噪声估计算法存在跟踪时延和估计不准确的问题,为提高噪声估计的准确性,对改进的最小值控制的递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging,IMCRA)中的最小值搜索方法进行改进,利用连续最小值跟踪算法取代最小值统计算法,打破求解最小值受窗长影响的现状,减少跟踪时延;提出一种基于语音存在概率的偏差补偿函数模型,偏差补偿的大小由各个频带决定。实验结果表明,不管是平稳还是非平稳噪声环境,改进后的算法都能有效提高增强后语音的质量。
文摘本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,SISO)线性动态系统,当输入和输出含有零均值、方差未知的高斯测量白噪声时,该类系统的模型参数估计是一种典型的EIV模型辨识问题.为了获得这种EIV模型参数的无偏估计,本文先推导出最小二乘模型参数估计偏差量与输入输出噪声方差以及最小二乘损失函数与输入输出噪声方差的关系,然后采用UD分解方法递推获得模型参数估计值,再利用输入输出噪声方差估计值补偿模型参数估计偏差,以此获得模型参数的无偏估计.本文还讨论了算法实现过程中遇到的一些问题及修补方法,并通过仿真例验证了所提辨识方法的有效性.
