基于奇异值分解的雷达性能组合预测方法

摘要：

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.

关键词：雷达健康管理、奇异值分解、组合预测、自回归模型、径向基函数神经网络模型

所属期刊栏目：27

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：“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

在线出版日期：2019-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：131-135