基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

适用于TEDS系统的AMC与HARQ结合算法

研究陆地集群无线电增强数据业务（TEDS）中的自适应调制编码（AMC）与HARQ结合算法. 该算法采用基于SNR的切换门限判别法进行调制编码方式的选择,采用大数逻辑译码算法进行重传数据帧的合并. 仿真结果验证了所提出的算法可有效地提高TEDS系统数据传输的可靠性,当最大重传次数为2时,所提出的算法能够使系统的误帧率由36.49%下降到6.93%.      

去除AMR语音编码器前瞻时延的研究

为降低自适应多速率（AMR）语音编码器的时延,提出了一种去除其前瞻时延的方法. 此方法采用协方差算法计算线性预测系数,然后用线性预测系数外推得到新样点. 用新推得的样点取代原来的前瞻样点,从而去除了编码器的前瞻时延. 进一步对重建语音质量分别进行了客观评价和主观评价,并且计算了算法复杂度. 实验结果表明该方法在去除前瞻时延的同时,重建语音质量接近原始AMR的重建语音质量.      

求解经济负荷分配的自适应混沌粒子群算法

针对电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)这一典型的非凸、非线性的多约束优化问题,提出一种自适应混沌粒子群算法(self adaptive chaotic particle swarm optimization,SACPSO).在混沌粒子群算法(CPSO)的基础上,先利用引入变异算子和社会因子的粒子群算法进行全局搜索,再对搜索得到的先验解进行基于Tent映射的混沌细搜索(CLS),并将逆映射回的决策变量和全局最优粒子的线性组合作为CLS的搜索结果输出.通过6机组、15机组电力系统的仿真,验证了该算法的有效性.     

变电站容性设备介质损耗角的高精度测量方法

针对绝缘设备泄漏电流非常微弱且容易被噪声淹没的问题,以磁通门传感器组成差动方式来提取泄漏电流,克服了互感器角差和比差带来的误差影响。利用小波变换及自适应网络构成的数字低通滤波器,实现对泄漏电流的正交分量信号电阻性漏电流、电容性漏电流的数字滤波,有效地提取了基波相位。通过信号发生器及四象限乘法器构成的硬件正交分解器对漏电流信号分解,再配合数字滤波,较好地解决了电网频率波动带来的频谱泄漏,并抑制了栅栏效应。母线电压、泄漏电流经同一滤波网络,产生的附加相移相等,保证基波相位的稳定,提高了介损值测量的精确度。仿真及实验结果表明,该方法提高了绝缘设备在线监测的精度,为绝缘设备故障诊断提供可靠的依据。     

基于模糊滤波器的椒盐噪声图像滤除

为滤除数字图像中的椒盐噪声,在图像灰度空间上引入模糊划分和像素点灰度值检测噪声,进而利用滤波窗口内非噪声点灰度值描述中心点的灰度水平.依据改进重心去模糊法设计一种模糊滤波器,模拟实验表明该滤波器可以有效地滤除图像中的椒盐噪声.     

自适应PID控制在风力发电机试验系统的应用

将模糊自适应的控制模型与常规PID控制算法相结合,设计一种自适应模糊PID控制器,利用这种控制器的控制参数在线调整功能,以适应被控过程的参数时变性,并将其应用于风力发电机试验系统电源组的控制系统,来改善试验系统电源组的控制性能.结果表明,控制器参数易于整定,且具有较好的自适应性.应用自适应模糊PID控制的风力发电机试验系统电源组的控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应性和优良的控制性能.     

汽车自适应巡航控制的间距策略

汽车自适应巡航控制中,为确定不同车距下的控制策略,通过建立汽车行驶模型和制动模型,推导得到车速判据、第一车距判据、第二车距判据。将前后两车之间距离按此三条判据,由前至后划分为避撞区域、制动区域、降速区域、加速区域。自适应巡航系统能够判断和识别汽车当前所处区域,能够决定当前所应采取的驱动控制和制动控制策略。     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

变长度单元自适应索杆张力结构响应灵敏度分析

为研究主动单元长度变化对自适应索杆张力结构性能的影响,以主动单元伸长量为变量,基于非线性有限元法,通过复合函数求导,推导了自适应索杆张力结构的节点位移、单元内力以及应变能灵敏度计算公式.通过对索穹顶结构和张拉整体结构两类索杆张力结构的灵敏度分析,对比了主动索单元和主动杆单元的长度变化对结构内力、形状和应变能的影响程度,提出了满足不同自适应目标时两类结构中主动单元的选择准则.算例表明:所提出公式的计算结果与有限差分法结果一致,验证了所提理论公式的正确性.