【摘 要】
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对雷达实施健康管理过程中,预测是重要的功能环节;雷达的性能参数监测序列反映其健康状态,在对其进行建模预测过程中,单一模型难以满足预测准确度要求;为了提高预测准确度,需
【基金项目】
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“十三五”国防基础科研计划项目(JCKY2017210B001);中央军委装备发展部预先研究项目(51317050202)
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对雷达实施健康管理过程中,预测是重要的功能环节;雷达的性能参数监测序列反映其健康状态,在对其进行建模预测过程中,单一模型难以满足预测准确度要求;为了提高预测准确度,需选用与雷达失效机理相适应的模型;在自回归模型、径向基函数神经网络和奇异值滤波算法的基础上,提出了一种联合两类模型的最优化组合预测方法,将奇异值分解滤波恰当地应用于辨识雷达性能的非同源影响因素并对雷达性能监测序列进行最优拆分;仿真结果表明,该方法相较于单一模型预测和传统的组合预测算法,预测准确度指标提升至少一个数量级。
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