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Weighted Pseudo Almost Periodic Solutions for a Class of Hematopoiesis Model with Time-Varying Delay
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作者 Hui Zhou Liu Yang Wei Jiang 《Analysis in Theory and Applications》 CSCD 2017年第3期197-205,共9页
In this paper, firstly, a notion of a class of generalized weighted pseudo al- most periodic function is introduced, then we investigate some basic and essential properties of the space that consists of these function... In this paper, firstly, a notion of a class of generalized weighted pseudo al- most periodic function is introduced, then we investigate some basic and essential properties of the space that consists of these functions. Finally, we study the exis- tence of weighted pseudo almost periodic solutions to hematopoiesis model with time- varying delay. 展开更多
关键词 weighted pseudo almost periodic hematopoiesis model time-varying delay.
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Fragmental Weight-Conservation Combining Scheme for Statistical Signal Transmissions under Fast Time-Varying Channels
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作者 Xingwei Wang Ting Zhou +3 位作者 Tianheng Xu Songlin Feng Honglin Hu Yanliang Jin 《China Communications》 SCIE CSCD 2020年第1期118-128,共11页
Statistical Signal Transmission(SST)is a technique based on orthogonal frequency-division multiplexing(OFDM)and adopts cyclostationary features,which can transmit extra information without additional bandwidth.However... Statistical Signal Transmission(SST)is a technique based on orthogonal frequency-division multiplexing(OFDM)and adopts cyclostationary features,which can transmit extra information without additional bandwidth.However,the more complicated environment in 5G communication systems,especially the fast time-varying scenarios,will dramatically degrade the performance of the SST.In this paper,we propose a fragmental weight-conservation combining(FWCC)scheme for SST,to overcome its performance degradation under fast time-varying channels.The proposed FWCC scheme consists of three phases:1、incise the received OFDM stream into pieces;2、endue different weights for fine and contaminated pieces,respectively;3、combine cyclic autocorrelation function energies of all the pieces;and 4、compute the final feature and demodulate data of SST.Through these procedures above,the detection accuracy of SST will be theoretically refined under fast time-varying channels.Such an inference is confirmed through numerical results in this paper.It is demonstrated that the BER performance of proposed scheme outperforms that of the original scheme both in ideal channel estimation conditions and in imperfect channel estimation conditions.In addition,we also find the experiential optimal weight distribution strategy for the proposed FWCC scheme,which facilitates practical applications. 展开更多
关键词 Cyclostationary features statistical signal transmission(SST) weight conservation time-varying channels
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ADDITIVE HAZARDS MODEL WITH TIME-VARYING REGRESSION COEFFICIENTS
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作者 黄彬 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2010年第4期1318-1326,共9页
This article discusses regression analysis of failure time under the additive hazards model, when the regression coefficients are time-varying. The regression coefficients are estimated locally based on the pseudo-sco... This article discusses regression analysis of failure time under the additive hazards model, when the regression coefficients are time-varying. The regression coefficients are estimated locally based on the pseudo-score function [12] in a window around each time point. The proposed method can be easily implemented, and the resulting estimators are shown to be consistent and asymptotically normal with easily estimated variances. The simulation studies show that our estimation procedure is reliable and useful. 展开更多
关键词 Additive hazards model time-varying coefficients weighted local pseudoscore function asymptotic property
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Wide-Area Delay-Dependent Adaptive Supervisory Control of Multi-machine Power System Based on Improve Free Weighting Matrix Approach
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作者 Ziyong Zhang Zhijian Hu +3 位作者 Yukai Liu Yang Gao He Wang Jianglei Suo 《Energy and Power Engineering》 2013年第4期435-441,共7页
The paper demonstrates the possibility to enhance the damping of inter-area oscillations using Wide Area Measurement (WAM) based adaptive supervisory controller (ASC) which considers the wide-area signal transmission ... The paper demonstrates the possibility to enhance the damping of inter-area oscillations using Wide Area Measurement (WAM) based adaptive supervisory controller (ASC) which considers the wide-area signal transmission delays. The paper uses an LMI-based iterative nonlinear optimization algorithm to establish a method of designing state-feedback controllers for power systems with a time-varying delay. This method is based on the delay-dependent stabilization conditions obtained by the improved free weighting matrix (IFWM) approach. In the stabilization conditions, the upper bound of feedback signal’s transmission delays is taken into consideration. Combining theoriesof state feedback control and state observer, the ASC is designed and time-delay output feedback robust controller is realized for power system. The ASC uses the input information from Phase Measurement Units (PMUs) in the system and dispatches supplementary control signals to the available local controllers. The design of the ASC is explained in detail and its performance validated by time domain simulations on a New England test power system (NETPS). 展开更多
关键词 ADAPTIVE Supervisory Controller (ASC) DELAY-DEPENDENT Damping Control Power Oscillation IFWM LMI Free weighting Matrix APPROACH time-varying Delay WAMS
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基于时变权重模型预测的双向DC-DC优化控制方法
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作者 马彬 石永乐 +2 位作者 柴浩男 姜文龙 陈勇 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第7期12-20,共9页
双向DC-DC变换器是电动汽车的关键电压变换部件,提高其动态负载下的响应速度与鲁棒性对电动汽车低压供电系统有重要意义。提出一种基于模糊时变权重的MPC(model predictive control)控制方法。基于状态空间平均法建立变换器动态模型。基... 双向DC-DC变换器是电动汽车的关键电压变换部件,提高其动态负载下的响应速度与鲁棒性对电动汽车低压供电系统有重要意义。提出一种基于模糊时变权重的MPC(model predictive control)控制方法。基于状态空间平均法建立变换器动态模型。基于MPC原理搭建变换器MPC模型,实现对电压的跟踪控制;在分析权重对动态负载下电压跟踪性能的影响的基础上,设计权重模糊调节器,实现权重的在线调节。基于HM-cSPACE搭建实验平台验证所提方法的准确性。在Matlab/Simulink环境下与PI控制和传统MPC控制进行对比,结果表明:在负载变化时采用时变权重MPC控制的变换器有更好的动态性能和鲁棒性,超调量降低26.1%。该方法对提高双向DC-DC变换器动态负载下的优化控制具有重要意义。 展开更多
关键词 双向DC-DC变换器 MPC控制 时变权重 模糊控制 动态负载
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江苏地区Tm-Ts相关性分析及其线性模型的建立 被引量:6
6
作者 朱明晨 胡伍生 《测绘工程》 CSCD 2018年第6期14-18,共5页
为提高GNSS反演可降水量的精度,文中采集江苏附近5个气象探空站2005—2015年共11年的数据,分析加权平均温度(Tm)年周期的变化规律,同时分析Tm与地表气温(Ts)的线性关系。结论表明,两者的线性关系会随着季节的变化发生相应的变化。文章... 为提高GNSS反演可降水量的精度,文中采集江苏附近5个气象探空站2005—2015年共11年的数据,分析加权平均温度(Tm)年周期的变化规律,同时分析Tm与地表气温(Ts)的线性关系。结论表明,两者的线性关系会随着季节的变化发生相应的变化。文章试验几种线性回归的方案,并利用该区域2016年的数据进行检验,其中将数据每8d一组进行分段拟合得到的模型精度最高,其R_(ms)为2.49k高于传统Bevis模型的3.08k,提高近19%。 展开更多
关键词 加权平均温度 线性回归 时变规律 气象探空数据
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基于DBN与T-S时变权重组合的光伏功率超短期预测模型 被引量:20
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作者 谭小钰 刘芳 +1 位作者 马俊杰 邹润民 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期42-48,共7页
针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测。针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋... 针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测。针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋予组合模型不同时刻的权重系数。经实测数据验证,所提时变权重组合式预测模型能够结合不同预测模型优势,有效提高光伏功率预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 组合模型 DBN T-S模糊模型 时变权重
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实时性改进LTV-MPC的车辆稳定性控制研究 被引量:2
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作者 曾兆枫 焦恒超 +1 位作者 晋静 舒红宇 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2023年第3期47-56,共10页
针对车辆稳定性控制的实时性问题,在线性时变模型预测控制(LTV-MPC)方法基础上,进一步提出了处理不等式约束优化问题的一种时变权重系数改进算法。将不等式约束作为目标函数的惩罚项,并将该惩罚项的权重系数设计为随系统状态而变化,能... 针对车辆稳定性控制的实时性问题,在线性时变模型预测控制(LTV-MPC)方法基础上,进一步提出了处理不等式约束优化问题的一种时变权重系数改进算法。将不等式约束作为目标函数的惩罚项,并将该惩罚项的权重系数设计为随系统状态而变化,能够直接求解具有不等式约束的二次型优化问题,避免了迭代寻优过程,在简化计算的同时提高了车辆稳定性控制实时性。仿真结果表明,该改进算法既能处理不等式约束,又能提高车辆稳定性MPC控制的实时性。 展开更多
关键词 实时性 模型预测 不等式约束优化 时变权重系数
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基于改进PSO-TSFNN的汽车保险欺诈检测模型 被引量:1
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作者 闫春 迟萧颖 刘新红 《计算机仿真》 北大核心 2022年第7期168-173,共6页
针对汽车保险欺诈检测的各影响因素存在复杂的非线性关系以及难以识别欺诈样本的问题,提出了一种改进粒子群算法(PSO)优化T-S模糊神经网络(TSFNN)的汽车保险欺诈检测模型,利用改进粒子群算法对TSFNN的网络系数和隶属度函数参数进行迭代... 针对汽车保险欺诈检测的各影响因素存在复杂的非线性关系以及难以识别欺诈样本的问题,提出了一种改进粒子群算法(PSO)优化T-S模糊神经网络(TSFNN)的汽车保险欺诈检测模型,利用改进粒子群算法对TSFNN的网络系数和隶属度函数参数进行迭代寻优。针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,采用混沌映射产生初始种群,引入非线性时变惯性权重和自然选择机理构建了一种改进的粒子群算法。仿真结果表明:相比于传统的TSFNN、PSO-TSFNN,LDWPSO-TSFNN三种模型,改进PSO-TSFNN的汽车保险欺诈检测模型易于实现,具有更高的欺诈识别率、预测精度以及良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 车险欺诈 粒子群算法 模糊神经网络 混沌映射 非线性时变惯性权重 自然选择机理
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我国系统性金融风险预警研究——基于时变CRITIC赋权法和ADASYN-SVM方法 被引量:6
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作者 覃小兵 罗美娟 +1 位作者 黄迅 何姣 《金融监管研究》 CSSCI 北大核心 2022年第9期93-114,共22页
为加强金融监管和维护金融稳定,系统性金融风险有效预警已成为金融监管部门风险防范的首要工作。本文选取了能够表征我国金融体系5个系统的16个特征指标,基于2005年1月—2021年6月的周频数据,运用改进的时变CRITIC赋权法合成了我国金融... 为加强金融监管和维护金融稳定,系统性金融风险有效预警已成为金融监管部门风险防范的首要工作。本文选取了能够表征我国金融体系5个系统的16个特征指标,基于2005年1月—2021年6月的周频数据,运用改进的时变CRITIC赋权法合成了我国金融市场压力指数,据此对系统性金融风险进行识别,并回溯分析了风险成因。在此基础上,又运用自适应合成采样方法(ADASYN)对预警时所采用的非平衡样本进行处理,构建了基于四类不同核函数的ADASYN-SVM预警模型,来对我国系统性金融风险进行预警。实证结果表明:时变CRITIC赋权法能够充分反映各金融子系统之间的动态风险机制,既可避免在低压力期高估压力状态,又可实现在高压力期对压力状态的充分反映;债券市场压力往往是引起我国系统性金融压力的主要因素;需警惕外汇市场压力及外部冲击的影响;ADASYN-SVM预警模型具有很好的预警性能,不仅优于普通SVM模型,还优于基于BP神经网络和Logit的预警模型,是金融监管部门对系统性金融风险预警的有力工具。 展开更多
关键词 系统性金融风险 风险预警 时变CRITIC赋权法 ADASYN-SVM模型
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基于WATVFEMD-SAM的轴承声信号故障诊断 被引量:2
11
作者 杜正昱 马洁 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第10期23-27,共5页
滚动轴承声信号与振动信号相比其信噪比更低,此外还会受到强脉冲噪声的影响。频谱幅度调制(SAM)是一种新的故障特征提取方法,该方法能够有效识别脉冲噪声并对信号进行非线性滤波。然而尽管其可抑制脉冲噪声,但依然会受到其他背景噪声的... 滚动轴承声信号与振动信号相比其信噪比更低,此外还会受到强脉冲噪声的影响。频谱幅度调制(SAM)是一种新的故障特征提取方法,该方法能够有效识别脉冲噪声并对信号进行非线性滤波。然而尽管其可抑制脉冲噪声,但依然会受到其他背景噪声的干扰导致其滤波效果受到影响。针对上述问题,提出一种加权平均时变滤波经验模态分解WATVFEMD及SAM的滚动轴承声信号特征提取方法。首先对声信号进行TVFEMD分解;其次,提出了一种强调敏感分量的新型指标,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WATVFEMD信号;最后,对重构信号进行SAM并提取故障特征频率。仿真研究及实验表明,相比常用的快速谱峭度方法,所提出的WATVFEMD-SAM能够更加有效地提取声信号故障特征频率,该方法的有效性得以验证。 展开更多
关键词 加权平均时变滤波经验模态分解 声信号 频谱幅度调制 特征提取
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New synchronization analysis for complex networks with variable delays
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作者 张化光 宫大为 王占山 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第4期179-186,共8页
This paper deals with the issue of synchronization of delayed complex networks. Differing from previous results, the delay interval [0, d(t)] is divided into some variable subintervals by employing a new method of w... This paper deals with the issue of synchronization of delayed complex networks. Differing from previous results, the delay interval [0, d(t)] is divided into some variable subintervals by employing a new method of weighting delays. Thus, new synchronization criteria for complex networks with time-varying delays are derived by applying this weighting-delay method and introducing some free weighting matrices. The obtained results have proved to be less conservative than previous results. The sufficient conditions of asymptotical synchronization are derived in the form of linear matrix inequality, which are easy to verify. Finally, several simulation examples are provided to show the effectiveness of the proposed results. 展开更多
关键词 complex networks SYNCHRONIZATION time-varying delay weighting delay linear matrix inequality
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基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测 被引量:3
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作者 马宏忠 肖雨松 +3 位作者 孙永腾 李勇 朱雷 许洪华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期210-220,共11页
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD... 为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。 展开更多
关键词 油中溶解气体 ICEEMDAN 麻雀搜索算法 支持向量机 门控循环神经网络 时变权重 集成模型
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基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计
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作者 陈鲤文 刘伟涛 +1 位作者 宁志翔 朱婧 《电工材料》 CAS 2024年第1期93-96,共4页
为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID... 为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。 展开更多
关键词 无刷直流电机 转速 转矩 时变惯性权重 麻雀搜索算法 模糊PID控制器
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基于时变稳健加权最小二乘法的股市收益率预测 被引量:1
15
作者 刘莉 郝显峰 王玉东 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期141-158,共18页
提出一类时变参数稳健加权最小二乘法(TRWLS),并将其用于预测标准普尔500指数收益率.该方法将时间相关权重与稳健估计权重相结合,既能捕捉参数时变性,又能降低数据噪声的影响.TRWLS模型组合揭示了经济和统计意义上均显著的收益率可预测... 提出一类时变参数稳健加权最小二乘法(TRWLS),并将其用于预测标准普尔500指数收益率.该方法将时间相关权重与稳健估计权重相结合,既能捕捉参数时变性,又能降低数据噪声的影响.TRWLS模型组合揭示了经济和统计意义上均显著的收益率可预测性,而且预测能力明显高于普通最小二乘法.TRWLS模型的预测表现也好于传统时变参数模型和稳健回归模型.其预测能力主要来源于时间权重和稳健性权重的互补性以及超参数的学习能力.预测结果在调整多元信息组合方法、权重核函数和验证集长度的情况下均具有稳健性. 展开更多
关键词 时变参数 稳健估计 加权最小二乘 机器学习 预测组合
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中国要素错配的时空演变研究 被引量:1
16
作者 邱语 张卫国 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2024年第7期12-28,共17页
随着中国经济进入高质量发展阶段,提高要素配置效率成为当前发展的重要任务之一。基于多部门一般均衡模型,引入时空异质产出弹性生产函数,考虑资本、电力资源和异质性技能劳动力,量化分析2009—2021年中国284个地级以上城市要素错配的... 随着中国经济进入高质量发展阶段,提高要素配置效率成为当前发展的重要任务之一。基于多部门一般均衡模型,引入时空异质产出弹性生产函数,考虑资本、电力资源和异质性技能劳动力,量化分析2009—2021年中国284个地级以上城市要素错配的时空演化特征。研究发现:要素错配程度和方向存在较大时空异质性,资本、高技能劳动力和中等技能劳动力呈配置过度状态,电力资源和低技能劳动力呈配置不足状态。高技能劳动力配置呈空间收敛趋势,其他类型要素配置呈空间扩大趋势。资本和电力资源配置空间差异扩大源于西部地区配置过度加剧,低技能劳动力配置空间差异扩大源于西部地区配置不足加剧,中等技能劳动力配置空间差异较大源于东北地区配置不足严重。资本配置过度增加的城市数量大于配置不足增加的城市数量,电力资源配置过度增加的城市数量远大于配置不足减少的城市数量,高技能劳动力配置不足和配置过度的城市数量大幅下降,中等技能、低技能劳动力配置不足的城市数量增加。资源型城市要素错配问题比非资源型城市严重,尤其是成长型、成熟型资源城市。 展开更多
关键词 要素错配 异质性技能劳动力 电力资源 时空异质产出弹性生产函数 时空地理加权回归模型
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非线性时变PSO优化SVM的入侵检测方法
17
作者 唐风扬 段嘉霖 +1 位作者 熊健 覃仁超 《计算机与数字工程》 2024年第8期2400-2404,2517,共6页
针对现有使用时变粒子群算法(TVCPSO)优化支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对网络流量数据进行入侵检测的方法存在的粒子搜索能力不足等问题,提出了一种非线性时变粒子群算法优化SVM参数的入侵检测方法。该方法首先融合ReliefF... 针对现有使用时变粒子群算法(TVCPSO)优化支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对网络流量数据进行入侵检测的方法存在的粒子搜索能力不足等问题,提出了一种非线性时变粒子群算法优化SVM参数的入侵检测方法。该方法首先融合ReliefF算法与信息增益算法对网络流量数据进行特征降维,然后通过非线性学习因子和自适应权重改进时变粒子群算法优化支持SVM,最后通过SVM完成网络流量的检测。NSL-KDD上的结果表明论文方法达到了97.86%的准确率、97.67%的检测率和2%的误报率,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 时变粒子群算法 自适应权重 支持向量机 入侵检测
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全局时变权组合预测方法 被引量:3
18
作者 孟建良 王晓华 +1 位作者 庞春江 王建新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第10期98-99,共2页
文章提出了一种新的组合预测方法—全局时变权组合预测方法。这种组合预测方法根据以往的全部历史数据,利用数值计算的手段决定组合系数函数中的参数,于是组合系数随时间的推移而变化。这种组合预测方法既能充分利用历史数据,又可以同... 文章提出了一种新的组合预测方法—全局时变权组合预测方法。这种组合预测方法根据以往的全部历史数据,利用数值计算的手段决定组合系数函数中的参数,于是组合系数随时间的推移而变化。这种组合预测方法既能充分利用历史数据,又可以同时跟踪变量的时变特性。 展开更多
关键词 全局时变权组合预测方法 黄金分割搜索 遗传算法 电力系统 负荷预测
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基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型 被引量:10
19
作者 王笑 戚湧 李千目 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期136-141,161,共7页
随着互联网技术的迅猛发展,网络入侵事件日益频发,入侵检测对于保障网络安全具有重要意义。针对网络入侵检测的迫切需求,提出一种基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型,使用组合状态转移概率矩阵来描述状态转移。利用DARPA 2000数... 随着互联网技术的迅猛发展,网络入侵事件日益频发,入侵检测对于保障网络安全具有重要意义。针对网络入侵检测的迫切需求,提出一种基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型,使用组合状态转移概率矩阵来描述状态转移。利用DARPA 2000数据集在NT系统上重放时产生的事件log作为实验数据以验证该模型的效果,并与普通时变加权马尔科夫链模型进行比较,仿真实验结果表明该模型能够对网络进行实时入侵检测,具有较高的准确性和较强的鲁棒性,并且能够有效降低误测率和漏测率。 展开更多
关键词 网络安全 加权马尔科夫 时变模型 入侵检测
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时变加权的机载双基雷达降维空时自适应处理 被引量:6
20
作者 张永顺 冯为可 +2 位作者 赵杰 李哲 郝琳 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期194-200,共7页
针对机载双基雷达传统降维空时自适应处理方法杂波抑制性能较差的问题,提出了一种新的降维方法.该方法对杂波协方差估计矩阵进行降维处理,利用时变加权技术对降维后的权值矢量进行更新,以补偿杂波的距离相关性,提高杂波协方差估计准确度... 针对机载双基雷达传统降维空时自适应处理方法杂波抑制性能较差的问题,提出了一种新的降维方法.该方法对杂波协方差估计矩阵进行降维处理,利用时变加权技术对降维后的权值矢量进行更新,以补偿杂波的距离相关性,提高杂波协方差估计准确度.理论分析和仿真结果表明:在不同的双基雷达配置情况下,该方法均可以对非均匀杂波进行有效抑制;且相对时变加权技术最优空时自适应处理,运算量和所需训练样本数大幅减少.此外,与多普勒补偿或角度多普勒补偿方法相比,该方法无需了解有关雷达平台和配置场景的先验知识,适于工程实现. 展开更多
关键词 机载双基雷达 空时自适应处理 时变加权 降维方法
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