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确定时间序列协方差函数的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。 相似文献
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在以前的研究中,无偏转测量误差协方差阵是基于当前测量值得到的.为了能利用所有历史数据以得到更精确的转换测量误差协方差阵估计,文中在均方意义下,推导了三维雷达的最优无偏转换测量误差协方差阵. 相似文献
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介绍了一种重置协方差阵的递推辨识算法。这种方法改进了协方差阵的设置 ,以适应导弹控制系统的参数估计要求。数字仿真结果表明 ,对地空导弹、空空导弹控制系统有较好的辨识效果 相似文献
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本文将Jazwinski的状态噪声方差的估计推广到测量系统是多维的、状态噪声协方差矩阵不再是纯量,而是对角矩阵情况下的状态噪声方差的估计,同时可得到测量噪声协方差阵和状态向量估计,从而形成自适应滤波。 相似文献
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为了改善训练样本数受限的非均匀杂波环境中的系统检测性能,研究了基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制算法。提出了使用经真实杂波信息白化后的先验杂波协方差矩阵与单位矩阵之差的谱范数,来定量评估杂波先验知识的准确程度,并给出了真实杂波协方差矩阵未知时的矩阵谱范数估计方法。结合先验知识定量评估结果,获得了具有先验知识约束时的杂波协方差矩阵最大似然估计方法。分别基于多脉冲相参雷达以及空时自适应雷达进行了杂波建模,在此基础之上分析了算法性能。仿真结果证实了该算法优于使用样本协方差矩阵及先验杂波信息形成杂波抑制权值的性能。 相似文献
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为了解决混合型多属性决策问题,将不同属性值转换为区间数形式。在基于马氏距离的逼近理想解排序法(TOPSIS)中,指标问线性强相关导致协方差矩阵为奇异矩阵,不能计算马氏距离。因此,定义了区间数的协方差矩阵,采用奇异值分解方法计算协方差矩阵的广义(M—P)逆矩阵。改进的算法克服了传统TOPSIS存在的指标信息重复、主观赋权不合理、隶属度难以确定,以及可能出现与理想解欧式距离近的方案与负理想解的欧式距离也近的不足。最后,给出了该方法的一个算例,结果表明该决策方法是实用和可行的。 相似文献
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鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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卫星导航抗干扰的过程中,对空间信号波达方向估计、干扰个数检测、最优权矢量的求解直接影响着导航接收机的抗干扰性能,而协方差矩阵的特征分解是这些算法实现的核心部分。根据自适应阵列天线获得的协方差矩阵的特性,基于双边并行Jacobi算法,实现了基于FPGA的协方差矩阵特征值和特征向量的求解,并通过在信号波达方向估计的应用进行了验证。另外,在实现的过程中对直接调用CORDIC IP核的方式进行了精度误差分析,并用一种双精度浮点的方式进行修正,提高了矩阵特征分解FPGA的实现精度,为导航抗干扰接收机性能的提升提供了有效的工程基础。 相似文献
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针对空间相干信源的波达方向估计问题,提出了一种基于协方差矩阵重构的TSVD-ESPRIT算法。它利用包含所有信源信息的特征向量构造Toeplitz协方差矩阵,避免了阵列有效孔径的损失,分辨率高且稳定性好;并且利用ESPRIT算法代替MUSIC算法进行DOA估计,避免了谱峰搜索,大大降低了计算量。数据仿真和分析证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下,研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。假设杂波具有相同的协方差矩阵结构和可能相关的纹理分量,提出了新的协方差矩阵估计器,并获得了相应的自适应归一化匹配滤波器(ANMF)。理论分析表明,在估计杂波分组大小与实际情况匹配时,所获得的ANMF对杂波功率水平和协方差矩阵结构均具有恒虚警率(CFAR)特性。仿真结果表明:当估计的杂波分组大小失配时,所获得的ANMF具有近似CFAR特性,并进一步分析了不同参数变化对所提检测器性能的影响。与已有的ANMF相比,所获得的ANMF具有更好的检测性能,且迭代次数更小,其相对于已知杂波协方差矩阵的最优归一化匹配滤波器(NMF)的检测损失也更小,具有很好的实际应用前景。 相似文献
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针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维波达方向(DOA)估计运算复杂度大的问题,提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性,构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量;然后运用粒度分层思想,构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型,分层字典的长度大大减少,在保持估计精度的前提下,算法运算时间远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法,从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比,估计精度高,且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
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阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损,使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)算法性能恶化,甚至失效。针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法。该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计。在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿。计算机仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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针对标准粒子滤波算法诊断步数多且诊断结果噪声水平高的问题,提出伪协方差和自适应似然分布结合的改进粒子滤波算法。该算法通过使用伪协方差代替了粒子集协方差,保证采样得到的粒子能够更真实地反映突变情况,减少诊断步数;通过对似然分布自适应调整,增加其与先验分布的重叠区域,提高抽样率,增加有效粒子数,降低诊断结果噪声水平。发动机健康参数估计仿真结果表明:与标准粒子滤波算法相比,改进的粒子滤波算法能使诊断速度提高约27%,诊断精度提高约38%,有效地减少了突变故障的诊断步数,并显著降低了诊断结果的噪声水平。 相似文献