基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制

通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性.     

非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测

在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效.针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法.该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题.论文根据CW信号的状态空间随机信号模型,构造了ARMA新息模型,通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益,从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制.     

动态灰色聚类自适应的H∞滤波算法

为解决H∞滤波器结构参数随时间增长而发散的问题,提出了一种动态灰色聚类自适应的H∞滤波新算法.实时估计出系统噪声方差矩阵和量测噪声方差矩阵,对状态变量进行灰色聚类,并对滤波矩阵和增益矩阵进行实时自适应调整,计算出状态向量的递推估计值.仿真结果表明:H∞滤波新算法与传统H∞滤波算法和基本Kalman滤波算法相比,滤波精度相当,输出曲线光滑,滤波器的结构参数在10 s内稳定且收敛.改进后的新算法避免了计算值的发散,鲁棒性强.     

基于自适应Kalman滤波的输油管道状态估计

通过离散化输油管道瞬变流动控制方程,基于扩展Kalman滤波方法,用带有未知时变噪声统计的虚拟噪声补偿线性化模型误差,构造了鲁棒自适应Kalman滤波器,以进出口压力及站间测量点为系统的输入与输出向量,对输油管道进行状态估计,并将状态估计结果与实际运行采集数据进行对比.结果表明,该滤波器迭代收敛速度较快,其误差控制在3%以内.     

基于自适应 UKF 微型航姿系统噪声在线估计

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法.根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数.采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF.实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高.对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性.     

基于System Generator的自适应滤波器仿真与实现

自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的滤波器,在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性。通过改变系统的单位冲击响应,达到最优滤波效果。本文采用Matlab和System Generator对LMS算法的自适应滤波器进行设计和仿真,结果表明其可以对信号噪声的自适应滤除。     

自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用

机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。     

带未知模型参数的自校正集中式融合信息滤波器

对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器。应用动态误差系统分析（DESA）方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性。应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性。     

基于遗传算法的自适应滤波器对白噪声的抑制

信号在传输过程中经常受到白噪声的干扰,由于白噪声频谱分布在整个实数域,常用的滤波器很难将其滤除.讲述了用自适应滤波器和均值滤波对白噪声进行抑制的方法.通过遗传算法对自适应滤波器的进行优化,用均值滤波的方法对自适应滤波器的滤波结果进行进一步滤波,仿真结果表明遗传算法的自适应滤波器能对白噪声进行有效的抑制.     

多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器

对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均（ARMA）信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器,用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA信号的全局最优分布式融合Kalman滤波器,提出了一种自校正分布式融合Kalman滤波器。用动态误差分析方法证明了它收敛于全局最优分布式Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标位置跟踪系统仿真例子说明了其有效性。     

基于多尺度分析的数字通信系统消噪

根据数字通信系统中加性高斯白噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的多尺度浮动阈值方法,它能较好地满足在小信噪比下识别微弱信号的要求,并将这种方法应用于通信系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的高频成分．     

旋叶式汽车空调压缩机的噪声源识别

运用分别运行法、频谱法和声强法分析了JSS-96系列旋叶式汽车空调压缩机噪声的产生机理,指出该型号压缩机的噪声源主要是由电机噪声和排气口的气体压力脉动引起的周期性脉动噪声以及进气噪声,其中电机噪声和进排气脉动噪声对整个压缩机的噪声贡献最大,为进一步控制压缩机的噪声提供了依据．     

有色噪声自适应滤波的研究

本文利用复杂输出相关法解决测量噪声为有色且无任何先念知识的一种自适应滤波方法.该方法对处理有色噪声的滤波不采用扩大状态变量的方法,采用等效观测方程的方法,使得计算没有复杂化,滤波器的维数没有增加,并通过实例模型进行计算,表明该方法可行.     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

一种改进的随机脉冲噪声去除方法

引入灰度变化率的概念,并据此提出了一种去除随机脉冲噪声的改进算法,将其用于噪声点的检测,简化了最大-最小值方法中的噪声检测过程.本文方法保留了最大-最小值方法去除随机脉冲噪声的优点,且检测算法简单,去噪快速有效.     

直升机机场噪声评价方法

现有的机场噪声评价指标主要是针对固定翼飞机设计的,并不能很好地反映军用直升机噪声对机场周围目标的影响。首先分析了军用直升机机场噪声的特殊性,然后研究了现有机场噪声评价指标的内涵和联系,最后采用最大噪声级LAmax和加权等效连续感觉噪声级LWCEPN联合评价的方法对军用直升机机场噪声进行评价。该联合评价方法可以同时反映总噪声级与单次突发噪声的影响,能较为完备地对军用直升机场噪声进行评价。实测案例表明,此方法能更准确有效反映附近居民对噪声影响的感受。     

基于小波自相关函数的电磁干扰有源滤波方法研究

针对电力电子电路在换流过程所产生高频开关噪声的各项特征，提出了基于小渡自相关函数的电磁干扰有源滤波新方法．该方法运用小波多分辨分析实现了电网侧开关噪声的快速提取，再根据复小波变换获得噪声的有效幅度谱和相位谱信息，并结合自相关函数辨识出干扰信号的主频，从而建立了一种多层次处理和多层次描述的噪声辨识方法．研究结果表明，该方案能够克服传统干扰抵消抑制技术中频谱泄露的问题，提高检测精度，检测信号的最大绝对误差不超过2％，噪声的衰减平均达20dB以上，因而有源抑制为高频开关噪声提供了新的思路．     

常州市环境噪声的评价与控制

本文提出以噪声污染源为中心的城市环境噪声测量和评价新方法,用此方法成功地对常州市城区环境噪声(主要是工业噪声和交通噪声)进行评价,並在此基础上提出了控制和治理方案。根据这一方案能使常州市在工业发展的同时有效地控制环境噪声的污染。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法 ,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象 ,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算。利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理 ,该方法可以有效地消除一般t x预测滤波处理中存在的缺陷。实际应用表明 ,这种方法更能满足对地震资料高分辨率、高信噪比和高保真的要求 ,处理效果更接近实际。     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。