[发明专利]基于SNR退化模型和粒子滤波的雷达发射机故障预测方法有效
| 申请号： | 201910609429.3 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110286361B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 王洪;李亚威;黄清;陈俣;张俊杰 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/40 | 分类号： | G01S7/40;G01S7/41 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SNR退化模型和粒子滤波的雷达发射机故障预测方法，该方法通过最小均方误差法在雷达使用寿命期间对固定目标的回波信噪比SNR进行测量；对信噪比退化过程建立多项式状态方程和观测方程；通过曲线拟合对退化模型参数初始化，采用粒子滤波方法训练模型参数形成用于雷达发射机故障预测的最佳模型；利用粒子滤波和最佳模型对雷达发射机进行故障预测；本发明通过建立退化模型实现不依赖大量数据的雷达发射机在线故障预测，可以在雷达系统实际使用时监测其发射机健康状态，保障其可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 snr 退化 模型 粒子 滤波 雷达 发射机 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于SNR退化模型和粒子滤波的雷达发射机故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选择雷达在其使用寿命期间对固定目标的回波信噪比SNR的退化作为损伤参数，构建雷达回波信噪比SNR的物理模型；S2、采用最小均方误差法计算雷达回波信噪比SNR；S3、根据雷达回波信噪比的多项式状态方程和观测方程，构建回波信噪比SNR的退化模型；S4、通过曲线拟合获取回波信噪比SNR退化模型中的初始参数；S5、利用粒子滤波方法和历史数据对回波信噪比SNR退化模型进行训练，更新模型参数；S6、利用基于粒子滤波的寿命终止预测方法和步骤S5训练后的回波信噪比SNR退化模型对雷达发射机进行故障预测。
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