基于原点矩偏导的K分布杂波参数估计

K分布的参数估计研究对于雷达杂波特性预测和估计具有重要意义。基于矩估计的K分布参数估计方法通过联立不同阶原点矩进行参数求解,这些不同阶数下的联合,在数据长度受限情况下会产生误差。因此,通过计算原点矩偏导和原点矩之间的关系,推导出了一种新的K分布杂波参数估计方法。该方法在同阶原点矩的条件下进行参数估计,避免了不同阶原点矩之间的估计误差,具有更好的估计性能。通过仿真和实测杂波数据,分析比较了该方法与其他矩估计法的参数估计有效率和估计精度,该方法具有100%的估计有效率且估计精度更高。高阶矩对数据敏感,在矩估计法中应尽量选取低阶矩,通过合理选取阶数k可以得到较为理想的估计结果和精度。     

基于模糊灰色关联分析的故障样本集评估方法

为了在测试性验证试验之前获得理想的故障样本集.提出了一种基于模糊灰色关联分析的故障样本评估方法.首先确定了用于评估故障样本的指标,该指标有效地将样本量、样本结构和故障注入等多个特性指标综合考虑.利用模糊层次分析法确定各个指标的权重,然后通过灰色关联分析建立了故障样本集与故障模式集的距离模型,通过该距离模型来捕述故障样本集对故障模式集的代表性.应用表明,该方法可以有效评估故障样本集,并可指导故障样本的选取.     

基于布尔逻辑的测试选择算法

提出了一种基于布尔逻辑运算的测试选择新方法.首先建立布尔关联矩阵来描述系统中故障与测试的相关关系;然后依据关联矩阵,分别定义描述故障检测用测试集和故障隔离用测试集的布尔逻辑函数;再根据布尔运算定律对逻辑函数进行展开和化简处理,并根据计算结果得到最优测试集.通过案例验证了该方法的正确性,并指出了该方法的优势及其在计算复杂性方面存在的不足.