导弹射程和准备时间指标估值精度的计算方法

针对导弹射程和准备时间类指标的估值方法精度的描述及研究不足的现状 ,对导弹射程和准备时间指标估值精度进行了研究。在对估值方法分析研究的基础上 ,给出了满足正态分布随机变量容许限的非中心t -分布估值的精度要求。在估值精度要求条件下 ,推导出了满足估值精度要求的概率计算公式及计算方法 ,给出了计算用表。

不同采样尺度下土壤图和Kriging法的空间估值精度比较--以砂姜黑土典型地区的研究为例

在河南省驻马店市西平县砂姜黑土(砂姜潮湿雏形土)区,采用0.5 km×0.5 km网格法采集248个土壤耕作层样本,其中124个作为估值数据集,124个作为验证数据集,设计了3种不同采样尺度的估值数据集抽样方案,对比了土壤图法和Kriging法对土壤有机质、全氮、全磷、缓效钾和速效钾的估值效果。结果表明土壤图法对土种内变异系数较小,但土种之间差异较大的全磷、全氮和有机质的估值精度仅稍低于Kriging方法,在空间变异格局表达方面的功能也大致相同。对土种内变异系数较大,但空间变异结构性明显的速效钾,Kriging估值效果显著优于土壤图法。降低采样密度使Kriging估值平滑效应增加,估值精度降低,且集中出现在那些内部变异系数较大的土种内。该结论揭示在土壤调查的初级阶段采集少量的样点对土种内的土壤变量的变异程度做出估计对进一步的采样方案设计和土壤估值方法选择有指导意义。

升降法中标准差计算方法估值精度研究

采用Monte Carlo模拟仿真方法,分析了GJB/Z 377A-1994《感度试验用数理统计方法》中升降法标准差计算方法—传统法和修正法的估值精度,并研究了传统法和修正法相结合的方法,以提高标准差的估值精度。结果表明:任意样本量下传统法的估值精度优于修正法的估值精度;当样本量在26～59之间时,结合法的标准差估值精度最高,其他样本量下结合法与传统法具有相同的估值精度,并得到了结合法中最优a值。

分布选择对D-优化法估值精度的影响研究

采用Monte Carlo模拟仿真方法,研究了分布选择对D-优化法参数估值精度的影响,进而分析了估值结果对火工品99.9%的可靠性外推结果的影响。仿真结果表明:在D-优化法感度试验中,无论样本的真实分布如何,选择错误的其它分布对均值的影响不大,尤其在样本量较小的情况下;同时,无论样本的真实分布如何,选择错误的其它分布对标准差的影响都较大,这就导致了估值结果对99.9%的可靠性外推结果的影响较大。综合分析仿真结果,得出在不了解样品感度分布时,应尽量选择正态分布或对数正态分布进行感度试验,从而对99.9%可靠性外推结果的的影响最小。

基于奇异值分解的广义互相关时延估计

广义互相关法是TDOA时延估计中的一种经典方法,为了进一步提升广义互相关时延估计算法在低信噪比下的时延估值准确度,在广义互相关法的基础上,对接收到的信号进行奇异值分解,提升信号的信噪比.仿真结果表明,基于奇异值分解的广义互相关时延估计算法极大地提升了时延估计精度,具有明显的性能优势.

基于改进二次相关算法的TDOA时延估计

在TDOA时延估计中,二次相关算法能够较好地抑制噪声干扰,进而提高时延估值精度。为了进一步提升在较强噪声干扰的条件下二次相关算法的抗噪性能,在传统二次相关算法中的互相关函数部分加入SCOT加权函数,提出了基于改进二次相关算法的TDOA时延估计。算法对接收到的信号分别进行自相关以及SCOT加权互相关,再将所得到的相关函数进行二次广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值。实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比时改进算法较传统算法具有较高的估值精度。

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计

稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延。针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法。算法利用小波降噪方法处理接收到的信号,再对降噪后的信号进行稀疏傅里叶变换广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值。实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比条件下,基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法在保证数据高处理速度的同时,具有较好的抗噪性以及较高的时延估值精确度。

基于BP神经网络拟合的二次相关时延估计

在TDOA无源时差定位中,外界噪声对定位时延估值精度的影响很大.二次相关时延估计算法虽然具有良好的抗噪能力,但随着信噪比的降低,抗噪性也会下降.将BP神经网络引入二次相关时延估计,基于BP神经网络拟合二次相关时域函数曲线,以提升二次相关时延估计的准确度.仿真结果表明,基于BP神经网络拟合的二次相关时延估计算法在低信噪比条件下具有较高的时延估值精度.

基于广义二次相关的稀疏傅里叶变换时延估计算法

针对无源时差定位中的稀疏傅里叶变换时延估计算法在低信噪比条件下的抗噪性差和估值精度低等问题,提出了广义二次相关稀疏傅里叶时延估计算法。算法在对信号进行稀疏傅里叶变换的基础上,融合利用最小二乘拟合改进的广义二次相关算法,在对信号进行快速处理的同时抑制了噪声的干扰,使得时延估计算法的性能得到提高。仿真实验以及对实测数据的验证均表明改进算法具有较好的抗噪性以及时延估值精度。

基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法

在研究时延估计中二次相关法的基础上,为了进一步提升二次相关法在更低信噪比条件下的可用性,结合广义互相关中的广义权函数,对二次相关法中的两次互相关分别进行平滑相干变换(SCOT)加权处理.实验仿真结果表明,与二次相关法以及广义二次相关法相比,基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法在信噪比低时仍具有较高的时延估值精度.

合理取样间距的确定方法

用有序地质样品的最优分割分析、地质统计学、回归分析、方差分析等数学地质方法 ,对玲珑金矿田 52 #脉、1 8#脉取样数据的内部固有结构性进行了统计研究 ,确定了不同地质体矿山地质工作最佳取样间距 .

数据融合在双基地雷达抗冲击干扰中的应用

数据融合是信息处理的一个重要领域,并且随着双/多基地雷达研究的不断深入,多站间信息融合成为了研究的热点。传统的抗冲击干扰方法只是基于单基地高频雷达的雷电抑制,文中提出了一种针对双基地高频雷达的数据融合抗冲击干扰方法,在双站分别抗干扰的基础上利用信噪比最大数据融合原理进行双站信息去冗余。该方法能综合提取双站有用信息,在抑制冲击干扰的同时提高了目标检测概率与目标估值精度。

拟协克里格法在地下水水砷空间分布特征调查研究中的应用

本文以砷超标的典型地区为例,应用拟协克里格法探讨了当地潜水及两层承压水砷的空间变异特性。该方法建立于线性无偏估值理论的基础上,考虑不同变量间的相关性,引入拟协变异函数,利用已掌握的资料合理补充待研究的样本数据。应用结果表明,当地各层地下水中砷含量变异系数值分别为24.2%、26.02%、41.4%,块金值与基台值之比(C0/C0+C)分别为14.5%、3.9%、31.9%,体现了不同层位地下水砷含量的空间变异性除了受含水层结构差异的影响外,还与含水层中氧化还原条件有关。采用拟协克里格法,以潜水测试数据作为补充样本,校正两层承压水样本的估值结果,将白土山组及新近系承压水砷含量估计精度分别提高了38.1%和31.6%。该方法为大尺度、小样本情况下,开展随机变量的空间变异特征及分布规律研究提供了有效的途径。