高精度频率测量技术及其实现

针对高精度的频率测量,分析了相位检测法的测量误差,根据分析结果提出并实现了一种基于FP-GA实现的频率测量方法。该方法利用FPGA器件门时延小、电路稳定的特性,采用相位重合检测的改进方法,降低了测量时的±1计数误差。对其进行的误差分析表明,其测量精度约为10-11/τ量级。研制样机的实际测量数据表明,该方法满足高精度、低成本的频率测量要求,具有大规模推广应用价值。     

一种改进的不敏粒子滤波算法

提出了一种改进的不敏粒子滤波（UPF,Unscented Particle Filter）算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成＂粒子云＂时,直接采用当前时刻各粒子的UKF（Unscented Kalman Filter）估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。

Abstract：

An improved Unscented Particle Filter （UPF） algorithm was proposed.Compared with traditional UPF,it has been improved at two points.First,when producing particle cloudy,it directly uses the current particle estimation of Unscented Kalman Filter （UKF） as new particle,which guarantees the validity of particles and eliminates the re-sampling process after UKF as well;then,according to the new particle-producing method,a weight-calculating formula is re-defined,so as to avoid the complicated computation of proposal probability of every particle.A simulation shows that the Improved UPF （I-UPF） can effectively enhance the tracking stability and tracking precision and reduce computational cost at the same time.     

一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法研究

采用引入虚拟项方法推导出转换测量误差均值和协方差的解析表达式,利用全部测量数据,给出了转换测量误差均值及其协方差在均方意义下的最佳估计,提出了一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法.将该算法用于研究滤波精度要求较高的遭遇段导弹跟踪问题,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该算法位置和速度估计的均方根误差小,滤波精度高,滤波器的实际估计误差和估计协方差匹配性好,算法置信度高,即使测量噪声较大时仍然保持良好的滤波性能.     

一种单脉冲雷达中的极化估值与滤波算法

针对相位和差测角单脉冲雷达系统,提出了一种极化估值与滤波算法。在单一干扰源条件下,建立了全极化空间信号模型,讨论了极化滤波器的设计问题,对极化滤波的效果进行了理论分析和仿真。研究结果表明,在目标和干扰极化域可分的条件下,采用极化滤波可以改善信干比,提高雷达的角度测量精度。     

一种改进的"当前"统计模型及其自适应滤波算法

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理，针对“当前”统计模型中的加速度“当前”均值在采样周期内被假设为常数的不尽合理性，将假设条件放宽为：加速度“当前”均值在采样周期内连续可导，由此提出一种改进的“当前”统计模型及其自适应滤波算法。Monte Carlo仿真结果表明了新算法的有效性和优越性。     

声表面波微波频率合成器及其在电子对抗中的应用

声表面波微波频率合成器是近年来发展起来的一种高性能部件,由于其设计灵活,电路简单,体积小,频率捷变速度快,便于集成,已广泛地用于航空、航天、雷达和扩频通信等系统中。本文详细地论述了三种基本类型的SAW微波频率合成器的工作原理及其特点,并对各种SAW频率合成器的性能进行了分析,同时还提出了两种SAW频率合成器的优选方案。文章最后对SAW频率合成器在频率捷变雷达和FH扩频通信系统中的应用作了介绍。     

改进的PSO算法及其在软测量建模中的应用

通过大量仿真实验,考察了粒子群算法(PSo)中粒子平均速度和算法收敛性之间的关系,提出了一种基于粒子速度反馈信息的自适应调整权重策略,同时在搜索过程中引入混沌序列.给出的收敛性分析证明,该算法可以以概率1收敛到全局最优解.对经典函数的测试计算表明,改进后的PSO算法较好地解决了基本粒子群算法中易陷入局部最优的缺点,在稳定性和收敛精度上均优于普通的PSO算法.改进的粒子群算法被用于优化神经网络的结构和参数,并将基于改进算法的神经网络用于4cBA软测量建模中.实际应用表明,与基于其它智能算法的神经网络相比,该网络不仅有较高的泛化性能,而且有更快的学习速度和较好的实时性.     

一种宽范围的最大似然载波频率同步算法

针对通信接收中的载波频率同步问题,提出一种改进的载波频差估计算法。分析了在常用的基于最大似然准则的频差估计方法中,估计范围受限的原因,针对性地提出了改进方法,利用一个基于频差粗估计的频率搬移方法扩展了估计范围,同时保持了L&R算法的估计精度优势。给出了改进算法的实现步骤,通过仿真实验证明了算法的有效性。     

频率估计的一种多段同频等长信号融合算法

在低信噪比、被测频率持续时间短的情况下,为提高频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种多段同频等长信号融合算法.在本算法中,因各段信号之间相位不连续,故设计相位差补偿因子矩阵以达到相位连续信号的效果;因相位差补偿因子矩阵包含未知参数,故生成搜索频率序列以用于实际计算并得到具有特定形式的功率谱矩阵.为验证算法的正确性,给出了详细的数学证明.针对多种应用环境参数进行了仿真实验,结果表明算法适用于任意类型的多段同频等长信号,抗噪性好,频率估计精度比现有方法有较大提高.     

一种自适应强化学习算法在状态空间构建中的应用

针对模型未知以及具有连续状态的系统控制问题,提出一种基于强化学习的自适应控制策略。在Actor-Critic框架下,建立归一化径向基网络的自适应调节机制,实现未知系统状态空间的动态创建。有效克服了状态空间分割所带来的维度灾难,而且能够使得系统的结构总保持在最佳状态。通过对倒立摆控制的仿真研究验证了方法的有效性。     

基于瞬时测频的PCM/FM信号解调方法研究

根据瞬时测频理论，提出了一种新的PCM／FM遥测信号解调方法。首先通过瞬时测频方法，估计信号中的多普勒频移，不但修正了信号中存在的多普勒频偏，而且提高了码同步的精度。然后根据PCM／FM信号相邻码同步点间的对应关系，实现了信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响瞬时测频精度的因素以及多普勒频率对解调性能的影响，提出了提高瞬时测频精度和解调性能的方法。计算机仿真结果表明，该方法解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

动态冲突决策建模理论与方法及其在证券投资交易中的应用

试图建立一套用于动态冲突决策分析的理论与方法，给出了描述动态冲突决策分析、选择的几类基本概念，得到了冲突状态转移的基本途径以及冲突状态转移的定量描述与相关结论，同时获得在证券投资交易中的应用.     

前馈网络目的规划算法及其应用研究

提出了前馈网络目的规划算法。与通常ＢＰ算法相比,该方法进行了三个方面的改进：（１）准则函数的改进;（２）网络灵敏度的降低;（３）领域先验知识的运用。理论分析及大气中ＳＯ２浓度预测应用研究表明该方法有效地改善了前馈网络泛化性能,提高了预报精度。     

分布估计及其在跟踪系统中的应用

针对多传感器系统信息处理的需要,本文综述了在分布系统中的一种最优估计方法——分布估计,讨论了线性和非线性的分布估计模型和算法,着重讨论了在多传感器多目标跟踪系统中,测量来源和运动模型不确定条件下的分布跟踪算法。     

认知无线电中的动态频率选择和功率控制研究

采用博弈理论对认知无线电网络中的分布式动态频率选择和功率分配策略进行建模分析,通过建立合作来协调认知节点间的行为,从而提高分布式决策算法的性能,并建立了一个模块化的通用仿真平台.仿真结果表明,该分布式算法能够以较快的速度收敛于系统稳定状态,且复杂度低、实现简单.     

一种基于非线性频谱分析的故障预报技术及应用

首先改进了一种非线性系统广义频率响应函数(GFRF)的辨识算法,提高了辨识结果的精度和鲁棒性,并依此提出了一种基于非线性频谱分析的非线性系统早期故障预报方法.然后,利用该方法对某型直升机并联电动舵机进行了实际故障预报.多次的实际检测结果表明了该早期故障预报方法的有效性.该方法的特点是:算法简单,计算量小,适合于在线故障检测和预报,可为一大类非线性系统的早期故障预报研究提供一种新途径,有着广阔的工程应用前景.     

电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真

针对电站中速磨的控制难题,提出了一种模糊状态反馈跟踪控制方案。利用内模原理的特性来改善模糊跟踪控制系统的性能,使得被控非线性对象的输出变量可以渐进跟踪期望的变化轨迹。采用T-S建模方法来对中速磨进行建模并得到其T-S模糊模型。针对中速磨的T-S模糊模型设计模糊状态反馈跟踪控制系统并进行仿真,结果表明系统的输出可以很好地跟踪给定的轨迹。     

面向GPR的过程识别方法及其应用

政府流程再造(GPR)是电子政务实施的一项重要内容，也是电子政务实施的．必要过程，要实现电子政务提高政府工作效率的目标，必须再造政府业务流程，使流程简化、优化。鉴于过程的组成元素是活动，活动与活动之间的相互作用和相互联系则构成了过程系统，本文在活动识别的基础上给出了过程识别方法和过程之间关系的确定方法，其特点是引入活动的功能结构模型，并基于大系统理论中定性模型分解方法对过程进行识别。考虑到政府电子采购是集中反映政府职能上网的重要经济活动之一。如何在复杂的政府采购流程中识别出过程，是实施政府采购流程再造的首要前提，文章以政府电子采购为例对过程识别方法进行了应用研究。     

电动汽车参与电网调频优化策略建模与仿真

电动汽车（electric vehicles, EVs）具有分布式储能特性,充分利用EV灵活性可以合理地向电网提供辅助服务,并获取收益。在考虑不确定性因素影响下,以电动汽车聚合商（electric vehicle aggregator, EVA）收益期望最大为目标,构建EVA参与日前能量及调频辅助服务市场投标模型。提出一种基于合约理论的实时能量分配激励策略,在社会福利最大化情况下,实现EVA调频需求量分配。通过算例仿真,对比量化了聚合不同类型EVs的EVAs参与日前能量及调频辅助服务市场的收益情况,以及分析了经过合约激励后的EVs的实时调整情况,验证了所提方法的有效性。     

滤波器群时延特性分析及在信号处理中的应用

群时延是衡量系统对信号处理时间延迟的理论,对滤波器来说,不同频率的信号具有不同的延迟值。结合信号处理研究了群时延理论及其物理意义。对不同类型滤波器进行了分析论述,得出了线性滤波器群时延特性不随信号变化而变化,但在某些频率上会产生时延峰值的结论,并对几种信号作了分析。实验证明,将这一结论推广运用于空域中,对已知频率的信号,设计特定频率延迟的滤波器应用于图像目标检测,效果良好。