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1)  evolutionary random process
演变随机过程
2)  double random parametric process
重随机参变过程
3)  SIRP
球不变随机过程
1.
Based on Spherically Invariant Random Process(SIRP),this paper applies a new algorithm to model the clutter with K distribution in amplitude and any power density spectrum.
文中基于球不变随机过程 (SIRP)的建模方法 ,针对实地采集的幅度满足 K分布并具有有理功率谱的高分辨率雷达杂波 ,运用现代谱估计算法对其进行建模和仿真 ,并以模拟杂波与实际杂波的数据对比和统计检验的结果对该方法进行了验
2.
The method of Spherically Invariant Random Process(SIRP) allows independently control of the marginal probability density function(PDF) and the autocorrelation function of clutter,which overcomes the infection of Zero Memory Nonlinear(ZMNL) on autocorrelation.
球不变随机过程法(Spherically Invariant Random Process,SIRP)允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制,且高阶概率密度函数可以显式表达,从而克服了无记忆非线性变换法(Ze-ro Memory Nonlinear,ZMNL)对自相关函数的影响。
3.
Method to produce the non-Gaussion temporal-spatical correlated sea clutter by using SIRP was proposed The estimation of important.
讨论了采用球不变随机过程产生时间和空间相关的海杂波仿真方法。
4)  parametric random processes
参变随机过程
5)  multi-variate random process
多变量随机过程
6)  spherically invariant random process
球不变随机过程
1.
To improve the performance of radar detection in non-Gaussian clutter background,a new method of target detection is proposed for correlated Weibull distribution clutter background,which is based on spherically invariant random process and the likelihood ratio detection criterion.
为提高雷达在非高斯杂波背景下的检测性能,基于球不变随机过程模型和似然比检测准则,给出了一种相关W e ibu ll分布杂波背景中目标的检测方法。
2.
In order to study the problem of signal processing in the circumstance of airborne radar clutter,this paper simulates the coherent correlated K-distributed clutter using the method of spherically invariant random process(SIRP).
为了研究机载雷达杂波环境下的信号处理问题,采用球不变随机过程法(SIRP)对相参相关K分布杂波进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性。
补充资料:独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆,曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll,刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t),对任意自然数”和所有实数O蕊:,<口,簇:2<吞2簇…蕊,。<口。,增量X(乃;)一X(‘J),…,X(刀。)一X(,。)是相互独立随机变量,独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us),如果X(:+h)一X(。),0(戊,oO,当t’,t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续,后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题,可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片,巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条