《基于HMM的雷达状态转移估计方法》PDF+DOC

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题，提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型，该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制，并依据不同的参数变化规律，设定多种函数进行描述，能够反映信号的联合变化和统计信息，较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上，针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题，引入目标运动状态信息，构建双链隐马尔可夫模型(HMM)，进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果，提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法，实验结果表明，提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。

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