矩阵变换器平衡/非平衡输入的对比分析

针对平衡与非平衡输入电压对空间矢量调制的矩阵变换器进行了仿真分析。第一种情况下验证了矩阵变换器的优良特性及空间矢量调制原理的可行性;也发现即使三相输入电压平衡,输入电流也存在失真现象。第二种情况与前者形成鲜明的对比,反映了非平衡输入电压对矩阵变换器输入、输出性能的巨大影响。提出了在输入、输出端设计滤波器以减轻或消除谐波的观点。     

矩阵整流器电流SVM算法的仿真分析

在分析了三相输入电压平衡条件下矩阵整流器的输入电流空间矢量调制(SVM)算法后,重点提出了一种适用于三相输入电压不平衡条件下的基于扇区可变和瞬时值计算的通用电流SVM算法,并为提高新算法对电压不平衡的适应能力和增加输出电压利用率提出了一种简单的处理方法。为了验证这种算法的有效性,基于SIMULINK6.0建立了接近实际系统设计的矩阵整流器仿真模型,在详细地描述了该模型建立原理后,分别给出输入电压平衡和三种不平衡条件下的仿真结果,该结果与理论分析结果相一致,反映了所提出算法的正确性。     

交-交矩阵变换器电压传输比的仿真研究

针对矩阵变换器电压传输比低的缺陷,提出了一种新颖的调制策略。借助矩阵变换器间接变换法的基本思路,虚拟整流过程中,采用输入电流的空间矢量调制;虚拟逆变过程中,采用输出电压空间矢量过调制模式I,然后,消除中间直流环节,得到交-交矩阵变换器的控制策略。着重对输出电压空间矢量过调制模式I进行了详细的分析,给出了有关具体的控制算法以及电压传输比与调制系数的关系式等,由计算可知,电压传输比可以提高到0.91。最后,运用MATLAB语言进行了建模,通过仿真实验验证了这种新颖控制策略的可行性。     

基于dSPACE的矩阵变换器电流控制策略实现

基于dSPACE实时仿真平台，对以输出电流为控制目标的基本滞环控制、间接电流预测控制及直接电流预测控制（27种状态）策略进行了实验验证，对比空间矢量调制策略，它们都有输入电流谐波含量大的缺点。该文以改善矩阵变换器的输入电流质量为出发点，得到了一种新的电流控制方法。新方法与基本的电流预测控制相比，输入电流的谐波有大的减少，改善了矩阵变换器的输入性能。通过dSPACE硬件实时仿真平台对新控制策略进行了实验研究，实验结果验证了该控制策略的正确性。     

矩阵变换器网侧相位无误差跟踪方法仿真研究

双级矩阵变换器(TSMC)因为换流相对简单,便于控制而成为当今研究的热点。在矩阵变换器整流级的控制中,电网相位的获取十分关键,在电网平衡时传统矩阵变换器是基于过零点检测进行相位获取。但是输入电压会出现波动、谐波、不平衡等干扰。这种非理想条件下,怎样实现电网相位的无误差跟踪便成为解决问题的关键。提出将改进的锁相环技术应用于输入三相电网电压的相位跟踪中,这是一种软件的锁相环技术,将改进的锁相环技术结合对称分量法应用于三相锁相环系统中,可以排除网侧输入电压的干扰,实现相位的无差跟踪。最后通过在MATLAB中搭建仿真模型,仿真结果证明这一方法可以很好的解决网侧输入不理想的问题。     

MATLAB与PSIM结合的矩阵变换器过调制策略仿真研究。

针对矩阵变换器电压传输比偏低的问题，提出了基于虚拟不可控整流的双模过调制模式I的解决方法，该调制策略可以将电压传输比提高到1．0。论文对调制策略的基本原理进行了深入地分析，明晰了其提高电压传输比的机理。采用基于MATLAB和PSIM联合的仿真方法，解决了仿真时功率器件设置困难和仿真时间较长的问题。理论研究和仿真结果FFT分析均表明该调制策略提高了矩阵变换器的电压传输比，降低了谐波总畸变率。     

矩阵变换器改进型共模电压抑制方法仿真研究

针对双级矩阵变换器(Two-stage Matrix Converter,TSMC)传统空间矢量调制策略下共模电压瞬时值较大的不足,在分析共模电压产生规律基础上,提出了一种适用于TSMC的改进型共模电压抑制方法。为有效抑制共模电压,将整流级6扇区细分为12扇区,并根据整流级参考电流矢量所在扇区位置及直流侧电压大小,重新定义和分配逆变级开关切换点,并合理选择和分布逆变级零矢量,从而使TSMC共模电压瞬时最大值降低至原有的57.7%,有效降低了共模电压幅值,抑制了共模电压负面效应。仿真结果验证了方案的可行性。     

基于双级矩阵变换器的统一潮流控制器设计

根据统一潮流控制器的基本原理,结合双级矩阵变换器(TSMC)的优越电气性能,提出了基于TSMC的统一潮流控制器设计方案.建立了传输线路和TSMC逆变级在dq坐标系下的标量模型,通过引入合成矢量将双输入双输出的标量模型简化成单输入单输出的合成矢量模型,应用该合成矢量模型,提出了一种具有解耦功能的三环控制策略.通过MATLAB/SIMLINK仿真表明该策略不仅能实现对潮流的解耦控制,而且具有良好的动静态性能.     

非平衡时矩阵变换器动态调制策略的仿真实现

介绍了输入非平衡情况下矩阵式变换器的工作原理，对输入电流偏置角动态调整的控制策略进行了研究，并利用MATLAB建立了相应的仿真模型。通过参数设定、输入电压相位计算、控制算法实现和开关接口等环节设计，实现了输入电流偏置角动态调整的控制策略。仿真结果证明，输入电流偏置角动态调制法能有效减少高次谐波。     

半桥变换器中的非线性现象研究

研究了一个实际的半桥变换器,在电流连续模式下把该变换器的四个开关状态等效为两个开关状态,推导出了其等效电压模式控制的Buck电路拓扑.根据这个拓扑,基于Matlab/Simulink构建了读变换器的等效仿真模型,该模型可被用于研究其在时域和V-I相空间的非线性现象.当输入电压、电容和电感的值变化时,分别进行了仿真,并把混沌现象在相图上加以显示.对仿真结果进行了分析.输入电压的波动、不适当的变压器变比、不适当的电容和电感参数都可把该变换器带到混沌运行范围.从而该实际半桥变换器的非线性现象被加以验证.     

莱斯快衰落信道下差分酉空时调制的性能

无线衰落信道的快速时变给空时调制和编码算法带来极大的难度,该文将一个信道分为常数镜像部分和时变漫射部分,在此基础上,借助AR模型讨论其中漫射信道系数的逐符号变化。随着SNR的增大,对系统性能起主要影响的是信道的变化。借助平方酉信号和AR模型,推导出在时变信道下存在一个SNR极限,并给出这个极限的具体值。同时,借助SNR极限和基本差分表达式,给出差分调制下成对误差概率的近似表达式。最后,给出一些相应的仿真,对上述推导进行验证。     

基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律，利用联合时频变换代替传统傅立叶变换，建立目标时间-距离-多普勒立体像，提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像，而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性，较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性，成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法

Multi-h连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)信号与其调制指数均值相等的Single-h CPM信号的特征具有极大相似性,难以区分。针对该问题,提出了一种基于近似熵的Multi-h CPM调制识别算法。该算法将信号按照相同调制指数为一组的方式拆分为多个子序列,通过舍弃符号间拼接产生的多余模式向量对近似熵进行修正,然后利用Multi-h CPM信号各子序列近似熵的差异性,完成Multi-h CPM信号和Single-h CPM信号的类间识别,最后利用概率神经网络完成类内识别。实验结果表明,该算法在信噪比低至11 dB时,仍可以达到90%的识别率。     

基于高阶累积量特征学习的调制识别方法

自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio, Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信号分析过程中,引入高阶累积量,可使系统免受WGN的影响。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,可有效解决调制方式受限及Low-SNR情况下的识别率下降问题。实验结果表明,所提方法在高斯信道环境下的分类精度比现有方法要高,在Low-SNR的不同信道环境下有较高的识别率,且使模型在时间、相位和频率偏移量方面具有更好的鲁棒性。     

基于幅度矩的MQAM信号调制方式识别方法

为了实现盲接收情况下多进制正交幅度调制(MQAM)信号调制方式的有效识别,提出了一种基于改进幅度矩的识别方法.该方法在传统幅度矩的基础上提出了非起始点幅度矩(NASM)作为识别不同MQAM信号的特征参数,无需预知信号的载波频率和码速率,只利用少量的数据样本即可实现盲接收情况下MQAM信号调制方式的识别.详细论述了该方法实现原理,分析并验证了成形滤波、时间延迟、数据长度和信噪比对识别性能的影响.仿真结果表明,当信噪比大于5dB时,MQAM信号的正确识别率超过了98%,验证了该方法的有效性.     

多载波调制系统中的自适应调制方法

针对数字无线通信系统紧张的频率资源问题,提出了一种应用于多载波调制(multicarrier modula-tion,MCM)系统的自适应调制方法,该方法可提高系统频谱利用率,保证系统的目标BER性能和实现不同重要等级的数据传输。采用功率控制区技术,改善了系统的平均BER或BPS。理论分析与仿真结果均证明了该方法的良好性能。     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于时变调制的舰船噪声信号仿真算法研究

为了向被动声纳提供逼真的舰船噪声信号,分别采用基准谱级和谱状、线谱的频率和幅度及相位、轴频和叶频来表征舰船噪声信号中的连续谱、线谱、时变调制谱,同时给出了一套高逼真度、高效率的可控特性噪声实时仿真算法:经由自相关函数、AR系数各自的解算和自回归滤波进行平稳连续谱噪声的求解;通过线谱系列频率、幅度和相位的解算,再以系列正弦波和的形式实现线谱;采用连续谱噪声自回归计算、起伏脉冲串时间调制函数构造和连续谱噪声信号调制三步法给出时变调制谱。上述算法已在以TS101为处理器的DSP运算平台上得以实现,已成功地应用于多种声纳仿真测试。     

线性平滑的信号调制识别方法

针对如何提高调制识别算法在低信噪比时的识别性能,是调制识别技术走向实用中必须解决的问题,提出采用线性平滑方法对接收信号进行预处理,然后再提取特征。提取的分类特征削弱了噪声影响,提高了抗干扰性能,能够在较低信噪比条件下正确区分信号。实验表明,平滑处理实现简单,对算法在低信噪比时的识别性能改善明显。     

一种基于小生境遗传算法的星座识别方法

提出了一种新的PSK/QAM星座识别方法,将星座聚类问题转化为星座二维密度函数的数值优化问题,采用小生境遗传算法对该多峰值函数数值矩阵进行有效搜索,获取星座中心,最后结合聚类有效性评价和星座模板匹配,实现了信号星座类型的识别。与基于模糊C-均值的星座聚类方法相比,新方法与初始聚类中心和样本输入次序无关,缩减了星座识别过程中对聚类结果的评价,减小了运算量。