自适应陷波器的科氏流量计信号频率跟踪方法

为提高对科氏流量计信号频率随机缓慢变化的持续跟踪能力,提出了一种基于新式ANF的科氏流量计信号频率跟踪方法。针对频率、幅值和相位均按照随机游动模型变化的科氏流量计时变信号模型,采用一种利用Steiglitz-McBrid系统辨识方法发展来的新式ANF对信号进行陷波滤波,快速检测信号频率并持续跟踪信号频率的变化;通过计算机仿真与格型ANF方法的跟踪性能进行了比较分析。仿真及分析结果表明,方法可获得很好的频率跟踪效果,具有收敛速度快、长时间持续跟踪信号频率随机缓慢变化的稳定性和精度更好的特点。     

舰艇激光通讯跟踪平台的研究

给出了舰艇激光通讯跟踪平台的总体设计框架、原理和光信号的定位、跟踪算法及技术指标．该算法简单实用．采用开环闭环相结合的方法及模拟一离散控制系统，实现舰艇激光通讯光信号的搜索、对准、跟踪（简称APT）。     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

基于相似聚类的雷达信号跟踪方法

为了解决传统跟踪方法对于子周期随机变化的参差雷达信号跟踪效果不佳的问题,提出了利用相似聚类进行跟踪的方法。此方法利用信号的特征参数,能有效跟踪常规雷达信号和复杂雷达信号。本文介绍了相似聚类跟踪的基本原理和具体步骤,并进行了信号跟踪仿真实验。仿真数据验证了聚类跟踪的对于复杂的雷达信号跟踪有更好的效果,易于实现,适用于处理大量数据。     

高阶无差跟踪微分器的串联系统

针对传统跟踪微分器只能实现输入信号的一阶无差跟踪问题,以α阶线性跟踪微分器为基础,通过系统的串联表示,提出具有α阶无差度的三阶线性跟踪微分器.具有α阶无差度的三阶跟踪微分器的最小实现维数为2α,通过此最小实现可以直接得到输入信号的估计值及各阶微分信号.仿真实验表明,该微分器能无差跟踪高阶输入信号,提高系统的跟踪精度.     

K波段测距仪基带信号跟踪处理研究

为了精确解算星间距离及距离变化率,从而恢复地球重力场,介绍了一种在K波段测距系统中的基带信号跟踪处理方法,这种方法依据数字锁相理论,给出了环路的结构框图及KBR基带信号模型,同时给出了KBR基带信号跟踪环设计方法和仿真参数的具体确定,最后以图和表格的形式给出了Matlab仿真结果,结果表明这种方法能很好地跟踪重力卫星动态,精确地提取载波相位,可使得静态相位跟踪误差小于10^-4Hz,动态情况下能保持稳定跟踪,对恢复地球重力场有重要意义。     

多级跟踪微分带通滤波设计及柴油机转矩重构

针对同时带有高频和低频干扰的信号设计了一种多级跟踪微分带通滤波器,给出了跟踪信号和微分信号的计算方法;以船用16PC2-6柴油机的实测瞬时转速为例进行了仿真研究;在建立柴油机系统动力学模型的基础上,利用瞬时转速的跟踪信号和微分信号实现了柴油机指示转矩的预测.仿真结果表明：采用该多级跟踪微分器可以获得瞬时转速的高品质跟踪信号和微分信号,适用于柴油机的转矩重构.     

线性跟踪微分器及其在状态反馈控制中的应用

目的 给出线性跟踪微分器的设计方法,并研究将其用于控制系统状态反馈的效果。方法 利用积分器反馈方法,给出了α阶线性跟踪微分器（可实现对微分信号的α阶静态无差跟踪）及γ阶强跟踪微分器（可直接获得待微分信号的Ｉ￣γ阶微分估值）两种线性跟踪微分器设计方案,并将其用于直接获取状态及进行状态反馈控制的仿真研究。结果与结论 结果表明只要合理地选择跟踪微分器的类型及参数,无论对线性系统还是非线性时变系统,这一方     

采用四象限探测器的智能跟踪定位算法

为了提高跟踪定位系统的跟踪精度与响应速度,提出了一种增益可调的快速跟踪定位(GAFT)算法,以实现对目标的快速定位及在信号较弱时的精确定位,该算法首先根据目标在四象限探测器上光斑成像的大小、位置与输出信号间的关系,确定光斑在探测器上的线性变化区间,并在此区间上得到光斑移动与信号变化的对应关系,再实时采集光斑在4个象限上的信号之和,作为目标光斑信号强度,然后计算光斑信号强度的变化率,采用自适应学习的方法得到信号强度的变化趋势,根据该趋势对信号增益进行动态调整,从而提高信号的分辨率和跟踪精度.实验数据表明,GAFT算法在线性工作区间中通过改变光斑半径及调整光斑的信号强度等措施,可以将跟踪精度提高到0.049 7mm.     

基于软件接收机的标量与矢量跟踪算法设计与分析

以Matlab软件接收机为平台,研究对比了标量与矢量跟踪算法结构原理及算法设计,并分析了两种不同算法在信号短暂遮挡环境下的接收机跟踪性能. 建立了基于扩展卡尔曼滤波的矢量延迟/频率锁定跟踪算法模型,分析了矢量跟踪算法控制过程及时间同步问题,分析了标量与矢量跟踪算法在信号短暂遮挡环境下快速重跟性能及其对定位的影响,并进行了半实物仿真. 仿真结果表明,矢量跟踪算法不仅具有更好的快速重跟性能,而且接收机的位置检测精度和位置检测平滑度都优于标量跟踪算法.      

带通信号采样理论中的若干问题研究

带通信号采样定理在实际应用中还存在若干问题需要明晰,如不混叠采样频率的范围和最优采样频率选择问题、对边缘频率分量非零的带通信号的采样适应性问题、对正弦类信号采样的适应性问题等。针对这些问题,该文从理论上进行了详细的分析和讨论。分析表明,带通信号的采样频率存在一个优化的选择范围,且对于某一确定的带通信号,存在一个最优的采样频率,该范围和最优采样频率均由信号的最高和最低频率成分以及信号带宽所确定;当带通信号的边缘频率分量非零时,采用两倍的信号带宽对其进行采样时将发生频谱混叠,且若在边缘频率处存在冲激函数,采样之后的信号将无法重建原信号。     

传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法

目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复．方法提出一种两级神经网络（ＮＮ）包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法．主神经网络负责诊断传感器故障,其输入为各传感器在时刻ｔ的信号,输出为各传感器在时刻ｔ＋１的信号．各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复．每一个局部网络对应一个传感器,局部神经网络输出为相应的传感器在时刻ｔ＋１的信号,其输入为其余传感器在时刻ｔ的信号．各网络均采用先学习,后工作的在线学习方法．结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点．对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明,该方法是行之有效的．     

稳健的主模式抑制自适应波束形成算法

为了提高算法在各种信号环境下的鲁棒性,该文对主模式抑制算法的权值计算结构进行了详细分析,指出抑制系数对信号能量的保留作用有重要的影响。提出了一种对抑制系数的改进机制,利用改进后的算法计算的权值对信号能量的保留作用增强,提高了算法在高信噪比情况下的增益。实验结果表明:与传统算法相比,改进后的算法在保持了低信噪比稳健性的同时,其在强信号环境下的算法增益提高了若干dB,并且该算法在不同信号环境中,提高了信号失配的鲁棒性。     

基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测

利用声发射(AE)传感器和功率传感器为信号源,固定时间间隔内的声发射信号幅值增量累加及砂轮碰撞破碎时电机功率信号的陡变为砂轮状态识别的特征值,应用BP神经网络建立信号特征值与砂轮状态之间的非线性关系模型,可以为小批量、多品种产品磨削加工中砂轮状态的智能化在线监测提供准确有效的途径·测试结果证明了该系统的可行性,为磨削加工实现智能控制奠定了基础,并能为砂轮修整确定最佳的周期     

基于线性正则变换的非均匀采样信号重构方法

提出了一种新的基于线性正则变换的非均匀采样信号的重构方法.根据周期非均匀采样信号模型的特点,提出了一种新的非均匀线性正则变换;研究所提出信号的离散非均匀线性正则变换谱与其连续谱的关系,并根据此关系提出了一种线性正则变换域基于周期非均匀采样信号点重构算法;为验证推导结果,采用一维周期非均匀采样信号进行仿真,仿真结果表明,重建信号与原始信号基本一致.      

稳健的主模式抑制自适应波束形成算法

为了提高算法在各种信号环境下的鲁棒性,该文对主模式抑制算法的权值计算结构进行了详细分析,指出抑制系数对信号能量的保留作用有重要的影响。提出了一种对抑制系数的改进机制,利用改进后的算法计算的权值对信号能量的保留作用增强,提高了算法在高信噪比情况下的增益。实验结果表明:与传统算法相比,改进后的算法在保持了低信噪比稳健性的同时,其在强信号环境下的算法增益提高了若干dB,并且该算法在不同信号环境中,提高了信号失配的鲁棒性。     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

转子强脉冲干扰非线性信号的混合滤波方法研究

针对脉宽调制控制器在转子振动信号中产生的强脉冲及其它随机干扰噪声,对信号的滤波方法进行了研究．设计了将中值滤波与小波消噪串联的混合滤波器对非线性信号进行滤波的方案．通过对信号的前后周期延拓,将中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声并消除信号的边缘保持;对线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声,用默认软阈值小波消噪平滑中值序列中的随机噪声分量,分析表明,该滤波器对该类振动信号的处理效果好,提取到了转子的本质振动信号并保持了信号的光滑性．     

基于Labview的信号处理虚拟实验平台

为便于学生更好地理解信号处理类课程中抽象的概念、原理及分析方法,基于Labview构建了信号处理虚拟实验平台,包含基本信号的产生、信号的运算、采样定理、图像处理、声音采集以及滤波器设计等相关实验,并以采样定理和DCT图像压缩为例,阐明了利用Labview实现信号处理的方法.     

小波变换和PSD估计在弧焊电信号处理中的应用

用小波变换对含有瞬态干扰的弧焊电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阀值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰.然后对消噪后的信号利用PSD对其估计一段时间内弧焊电信号功率与频率的关系,从而得到可以反映焊接过程稳定性的信号统计特征.最后在Matlab环境下进行仿真实验,验证了此上两种方法的结合在提取弧焊特征信号中的有效性.