取样式数据采集新方法

针对传统的取样式数据采集方案存在的缺点 ,提出一种利用锁相环实现取样式数据采集的新方法。通过锁相环对输入信号频率变换 ,获得一个步进延迟的关联信号 ,在关联信号的同一相位点对输入信号采样 ,其等效采样次数及实际采样间隔由微机编程控制。基于此原理设计出高频周期信号的数据采集系统。该数据采集系统具有等效采样次数及实际采样间隔设置灵活、工作稳定、输入信号频率范围宽等优点。     

基于T/4分数间隔的盲均衡算法研究

为了克服波特间隔常数模算法和T/2（T为字符间隔）分数间隔常数模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的常数模盲均衡新算法,推导了4倍过采样多速率系统和1输入4输出多信道系统模型的公式。该算法采用T/4分数间隔均衡器采样,其采样频率大于奈奎斯特频率,从而避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对失真信道进行补偿。与波特间隔、T/2分数间隔均衡器相比,该算法收敛速度快、稳态误差小。多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的性能。     

基于等效采样时钟jitter的精确测量

提出了关于时钟jitter的一种新的测量方法。该方法是在等效采样的基础上,对采样信号做平均,平均后的信号就是原采样信号与时钟jitter的概率密度函数(PDF)的卷积,所以理论上时钟jitter可以通过对平均的信号进行反卷积得到,而实际操作中反卷积很难得到。按等效采样间隔把卷积离散化为一个线性卷积的形式,从而在最小方差意义上给出了时钟jitter概率密度函数反卷积的结果。这种方法不仅可以给出时钟jitter的均方差,同时也给出了时钟jitter的分布,实现了某种意义上jitter的精确测量。     

基于内插采样技术的高精度时间间隔测量方法

针对当前时间间隔测量方法中存在的问题,提出了一种基于内插采样技术的高精度时间间隔测量方法。该方法将对原理误差的测量转变为对基准信号相位的测量,完全克服了传统时间间隔测量方法的测量原理误差,并且解决了测量范围与测量精度的矛盾,能够完成实时测量。理论分析与计算机仿真结果均表明该方法是切实可行的。     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

微分代数控制问题的数值计算方法

描述许多轨道控制问题的方程通常构成非线性半显式的微分代数系统。本文提出一些数值方法来计算这些控制问题的控制规律。对于一个模型问题,本文进行了稳定性分析,并且给出了稳定性区域。文中估计了这些方法的全局误差,它们给出控制误差与计算步长的关系。     

一种非均匀间隔采样信号处理方法的研究

本文提出了一种将非均匀间隔采样信号按均匀间隔采样信号进行DFT处理,得到非均匀间隔采样信号的频谱结构的方法.讨论了这种方法在MTI和MTD雷达中的应用.     

基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法

为了克服常数模算法收敛速度慢.稳态误差大的缺点,利用分数间隔盲均衡器的优点,分析了过采样的分数间隔盲均衡器理论,提出了一种基于归一化常数模算法的级联自适应盲均衡算法.该算法以分数间隔盲均衡器为第一级,以波特间隔盲均衡器为第二级,由归一化常数模算法对两级均衡器权向量进行更新,用水声信道对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,分数间隔盲均衡器的性能优于波特间隔盲均衡器;高采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能优于低采样率的分数间隔盲均衡器与波特间隔盲均衡器级联后的性能,而且级联盲均衡器总是优于单级的分数间隔盲均衡器.     

一种基于输入变换的采样系统稳定零点设计

针对零阶保持器采样系统 ,提出了保证采样系统当采样周期T → 0得到的离散系统极限稳定的判别定理 ,结果取决于传递函数的相对阶数 ;进一步 ,由于采样周期不可任意选取 (不能太大 ,也不能太小 ) ,当根据某一具体要求选定某一适当的采样周期时 ,基于一种输入变换的形式 ,利用对控制输入的变换 ,按着提出的保证相应离散稳定的规则 ,确保离散系统达到稳定设计的方案 ,结果以一系列常数给出     

基于变采样周期方法的网络控制系统协同设计

提出了一种基于变采样周期的动态调度策略,通过实时调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化,改善网络中时延、丢包等问题.采用动态调度策略的NCS为一个变采样周期系统,考虑时延的影响,通过等效变换将时延和采样周期的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将NCS建模为一类具有参数不确定性的离散时间系统,并给出了系统D-稳定的控制器设计方法,实现NCS的控制与调度协同设计.最后通过数值仿真验证了所提出的方法的有效性.     

模糊系统稳定性

简要综述了模糊系统稳定性分析方法，给出了各种方法的比较及应用场合，着重论述了针对Ｔ－Ｓ模糊系统的稳定性分析方法及这些方法的优缺点，还讨论了模糊控制系统的镇定问题，最后给出了这一领域的有关问题及未来发展方向     

方位和差分多普勒联合定位

对辐射源进行无源定位,可以用多个固定站,也可以利用一个移动站来实现。移动站定位就是利用一个运动的传感器,沿着它的运动轨迹,对辐射源进行参数测量,并用这些测量值估计出辐射源的位置。方位测量和频率测量是两种最基本的测量方法,在此基础上,还有各种综合方法。提出了利用方位和多普勒频率差联合测量法来估计辐射源的位置。并用Ｃｒａｍ ｅｒ－Ｒａｏ ｂｏｕｎｄ 对频率测量、多普勒频率差测量、方位和多普勒频率差联合测量三种测量估计方法进行性能比较分析。利用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗ ｔｏｎ 迭代法计算出辐射源的位置。从计算机模拟可以得出,方位和多普勒频率差联合测量估计是一种有效的,性能好的无源定位方法。     

N维足码选择定位法——一种新的群决策方法

在二维足码选择定位法的基础上,建立ｎ 维足码选择定位法,形成了一个能解决二维到ｎ 维的更全面的综合排序的群决策方法．     

快速模拟退火算法用于MESFET大信号建模

对快速模拟退火算法的关键参数进行确定，将该算法应用于微波半导体大信号建模，解决了多变量非线性优化难题，实验结果表明该方法是有效的。从而为解决ＭＥＳＦＥＴ（ＭｅｔａｌＳｅｍ ｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｆｉｅｌｄ ＥｆｆｅｃｔＴｒａｎｓｉｓｔｏｒ）大信号建模问题提供了一种新思路。     

基于旋转式扫描及非正交小波变换的边沿提取

经典的边沿提取方法对图像复杂且对比度弱的图像难以处理。提出一种由粗（旋转式扫描法）到细（特殊设计的四系数非正交小波边沿检测滤波器）、适用于复杂图像中呈辐射状分布、线状物体边沿的提取方法。实验表明,较之经典方法,文中方法具有边沿位置定位精度高、非线状物体的边沿提取特少、边沿连续性好及抗干扰能力强的优点。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

D-S理论在不确定性多属性决策中的应用

针对一类具有不确定性主观判断信息的多人多属性决策问题,给出了一种基于Ｄｅｍ ｐｓｔｅｒＳｈａｆｅｒ证据组合理论的分析方法,通过对不确定性信息进行二次融合,可以将该问题转化为普通的确定性多属性决策问题。最后,针对一个实际投资决策问题,给出了计算结果。     

变载频带通信号的多速率采样

对处于非整数带位的带通信号,一阶采样往往要引起频谱混迭。提出了一种用多抽样率技术实现欠采样的方法,借助于修正采样率,该方法较好地解决了可变载频带通信号的频谱混迭问题。还提出了用多抽样技术实现欠采样的三种方式     

一种基于子空间匹配投影的暂态信号检测方法

利用短时傅立叶变换和子波变换的性质,针对两种实际的信号模型,提出了一类基于线性时频子空间匹配投影算法的暂态信号检测方法,推导了它的两种实现形式,并给出了计算机仿真结果。该方法充分利用了信号的先验信息并建立了匹配的信号模型,表现了较好的性能     

非线性系统的模糊辨识在线算法

在以往的模糊辨识方法中,均未给出在线调整非线性系统的模糊辨识算法。基于递推模糊聚类方法,提出了一种在线调节模糊模型的辨识算法。为了验证所提出方法的有效性,对几个非线性系统进行了辨识,最后给出了辨识结果。