基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测

论文摘要

针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩大了模型选择范围,有效降低了建模偏差;然后,为了进一步提高预测准确度,采用基于奇异值分解滤波算法(SVDFA),选取最优门限值,将性能参数监测序列拆分成与各个失效因素对应的子序列,最后分别采用不同阶次的PCAR模型来预测序列未来值。仿真实验结果表明,所提出的联合PCAR模型的组合预测方法同单一自回归滑动平均模型(ARMA)的预测结果相比,三个监测序列的预测准确度分别提高了79.7%、97.6%和82.8%。实验结果表明该预测方法可应用于雷达性能参数的预测,有利于提高雷达的工作可靠性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴婕,吕永乐

关键词: 雷达性能参数,故障预测与健康管理,多项式系数自回归模型,序列分解,最优组合预测,基于奇异值分解滤波算法

来源: 计算机应用 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,电信技术

单位: 中国电子科技集团公司第十四研究所信息处理部

基金: 国防基础科研项目~~

分类号: TN951;O212.1

页码: 1117-1121

总页数: 5

文件大小: 963K

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