自适应联合H∞滤波器及其在组合导航系统中的应用

研究了联合H∞滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配原则,利用改进的Elman网络设计了信息分配系数自适应调节算法,给出了引用此算法的自适应联合H∞滤波器模型,并且给出了该模型的详细算法．MIMU／GPS／HMR组合导航系统的仿真结果表明,应用本文提出的自适应联合H∞滤波器实现了融合信息在各局部滤波器和主滤波器的自适应分配,提高了系统状态估计精度和滤波器解算速度．     

基于FPGA的信号处理电路在红外图像信噪比提高方面的应用

本文提出了一种以FPGA为核心的信号处理电路,实现了信号的可编程放大、自适应滤波等功能.其中,可编程放大模块由TI公司的PGA205AU实现.为增大放大倍数采取两片串联;自适应滤波模块由数字电位器和OP27组成的二阶有源滤波器实现,改变电位器的阻值可以改变滤波器的截止频率.实验结果表明,在红外光电系统中应用此信号处理电路可以有效地提高所得图像的信噪比.     

自适应滤波器仿真设计

自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先知的条件下,达到最优滤波的目的。根据自适应滤波的原理,该文的自适应算法主要分析了易于实现的最小均方差算法。为了满足自适应滤波的实时性要求,文章论述了基于数字信号处理器的自适应滤波器系统的设计。仿真结果表明,自适应滤波器滤波效果优越。     

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

用于快速传递对准的自适应联合H_∞滤波器设计

针对用于快速传递对准的集中式卡尔曼滤波器阶数高、计算负担大、鲁棒性差及对准精度低等问题,该文提出采用联合H∞滤波器进行快速传递对准。设计了联合H∞滤波器的结构和算法:该滤波器采用两级数据融合结构,含有2个与传感器相连的子滤波器和1个融合子滤波器输出信息的主滤波器,整个计算任务被分配给2个子滤波器并行完成从而减轻了计算负担。同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节和子系统故障检测,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配,并对检测出的故障子系统进行隔离。仿真结果表明:该滤波器不仅提高了系统解算速度与鲁棒性,而且使系统对准精度提高了1个数量级。     

介质谐振器在移动通信滤波单元中的应用

随着微波介质陶瓷材料性能的提升,高介电常数和高Q值的介质材料开始逐渐在移动通信系统中获得应用.为实现高性能与小型化滤波单元提供了可能,给出了工作在第三代个人移动通信(3G)频段和下一代移动通信(TD-LTE)的测试频段上的新型8腔横电模(TE)和8腔横磁模(TM)介质滤波器设计实例,通过与传统金属同轴腔滤波器相比较,TE模介质滤波器的通带性能获得显著提高,TM模介质滤波器在水平横截面上减小约30%的外形尺寸,实验测试结果验证了其可行性和设计正确性.     

基于动态自适应滤波的移动机器人障碍检测

设计并实现了一个移动机器人感知系统，将二维激光雷达固定在一个精密电控转台上，通过转台水平与俯仰角度的转动感知环境.为了检测障碍，依据该系统的环境感知信息建立了高度图.针对系统误差与传感器噪声干扰提出一种动态自适应滤波器，通过激光测距数据时空关联性的分析进行实时动态地滤波.此外，采用Gauss分布的平滑滤波器减少扫描间隙.在导航过程中，通过对高度图进行地形平坦性分析判断可行区域与障碍区域以实现避障.实验表明基于动态自适应滤波的障碍检测方法是有效的，可以为非结构化环境下移动机器人导航中路径规划、自定位提供支持.     

基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题，提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合，通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象，从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点，用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程，在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明：在测量噪声统计特性未知的情况下，与CKF相比，该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。     

先进电流检测方法和控制策略在有源电力滤波器中的应用

介绍了一种基于先进电流检测方法和智能控制的混合有源滤波系统,该系统采用单神经元自适应谐波检测方法,针对电网电流不确定性和非线性等特点,在传统的混合型有源电力滤波系统的基础上,引入先进的模糊PI控制器,从而能够最大限度地降低电网电流的畸变率.通过对有源滤波器投入前后电网波形的比较可以看出所提出的智能型混合有源滤波系统大大改善了传统滤波器的滤波效果,对负载产生的各次谐波均具有良好的滤波性能.     

综合有源电力滤波系统研究

有源电力滤波器是当前对电网中谐波污染的有效手段,文中对综合式有源电力滤波系统的工作原理进行了理论研究和分析,提出了基于８０Ｃ１９６ＫＣ系统的控制电路,以大功率ＭＯＳＦＥＴ作为主电路实现电压源ＰＷＭ逆变器,采用一种高次谐波和无功电流同时能被检测的方法,由有源电力滤波器与无源滤波器相串联构成综合有源滤波系统,结果表明系统加入小容量的有源滤波器,系统滤波和补偿特性得以明显提高。     

Traffic Signals Control with Adaptive Fuzzy Controller in Urban Road Network

An adaptive fuzzy logic controller （AFC） is presented for the signal control of the urban traffic network. The AFC is composed of the signal control system-oriented control level and the signal controller-oriented fuzzy rules regulation level. The control level decides the signal timings in an intersection with a fuzzy logic controller. The regulation level optimizes the fuzzy rules by the Adaptive Rule Module in AFC according to both the system performance index in current control period and the traffic flows in the last one. Consequently the system performances are improved. A weight coefficient controller （WCC） is also developed to describe the interactions of traffic flow among the adjacent intersections. So the AFC combined with the WCC can be applied in a road network for signal timings. Simulations of the AFC on a real traffic scenario have been conducted. Simulation results indicate that the adaptive controller for traffic control shows better performance than the actuated one.     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

格型自适应零极点滤波器在有源噪声控制中的特性分析及其与常规算法的比较

由于IIR结构中极点的存在能更精确的描述实际声场，在某些有源噪声控制场合，自适应IIR控制结构相对于常规的FIR结构具有更大的优势，目前所采用的自适应IIR控制算法包括基于直接形式IIR滤波器结构的FULMS和FVLMS算法以及基于格型零极点滤波器结构的LFRLMS算法．对格型零极点滤波器的稳定性及迭代参数的选取方法做了分析，并对几种算法在有源噪声控制中的应用效果加以比较．实验的结果表明，在有源噪声控制中常见的声场建模阶数远远不足的条件下，LFRLMS算法具有相对良好的稳定性及收敛速度，特别是在对功率谱离散度较大并含有较多窄带成分的噪声信号进行控制的时候．     

模糊滤波技术在转速信息处理中的应用

信息处理技术是实现车辆起步的关键．对于转速脉冲信号,因包含高速过零脉冲信息,故其滤波技术十分困难．为此,引入人工智能推理方法,利用模糊逻辑技术和专家经验分别为车辆发动机和变速箱中间轴转速信号设计了模糊自适应滤波器,并在ＡＭＴ（电控机械式自动变速车辆）上进行了试验．对于高频转速信号,由于干扰脉冲频率与有用信号的频率接近,采用常规滤波技术,滤波后的信号严重失真,采用本文设计的模糊自适应滤波器,其滤波效果很好．     

Fuzzy Adaptive Strong Tracking Cubature Kalman Filter

To solve the problem that the choice of softening factor in conventional adaptive strong tracking filter( STF) greatly relies on the experience and computer simulation,a new concept of softening factor matrix is introduced and a fuzzy adaptive strong tracking cubature Kalman filter( FASTCKF) based on fuzzy logic controller is proposed. This method monitors residual absolute mean and standard deviation of each measurement component with fuzzy logic adaptive controller( FLAC),and adjusts the softening factor matrix dynamically by fuzzy rules,which is capable to modify suboptimal fading factor of STF adaptively and improve the filter's robust adaptive capacity. The simulation results show that the improved filtering performance is superior to the conventional square root cubature Kalman filter( SCKF) and the strong tracking square root cubature Kalman filter( STSCKF).     

多元星座天基移动通信网络模型研究

随着用户对移动通信需求的大量增加,3G,基于WAP及WAP over IP等领域的移动通信以及多媒体通信正在成为全球的研发热点,如何构建完整的移动通信网络,以适应不断增加的用户及其对移动通信QoS的需求,是一个非常现实和急迫的问题,从多元星座组网构架出发,探讨了天基移动通信网的组网模式,基于天基网环境对组网的广阔,遥模式进行了研判,给出了多元星座的拓扑结构,提出了时域星座的动态路由策略,阐述了多元星族的主要特点,最后就卫星通信领域重点关注的有关问题也进行了讨论。     

一种支持移动自组网通信的多无人机中继网络

针对移动自组网中移动和活动范围扩大等因素导致网络连通性的变化问题,该文提出一种支持移动自组网通信的多无人机中继网络。通过场景分析与系统建模,定义了地面节点与无人机连通率、地面节点跨域通信连通率、无人机连通率,提出了一种加权质心的单无人机飞行模型,设计了多无人机中继网络的飞行控制方法。仿真分析了地面节点的活动区域、移动速度以及通信业务对3种网络连通率的影响,比较了基于加权质心方法与质心方法在支持网络连通率上的不同。结果表明:加权质心方法在支持地面节点跨域实时通信上的能力要优于质心方法,但前者在支持地面节点与无人机间连通率的能力上要差于后者。     

卫星网络中基于阻尼反馈机制的自适应可靠传输协议

本文提出了一种基于阻尼反馈机制的自适应可靠传输协议(SATP,Adaptive Transport Protocol in Satellite Networks).该协议采用带有滤波的带宽估计算法,引入阻尼阈值参数,设计了一种自适应的拥塞避免机制,针对不同带宽时延和不断变化的网络情况,自适应的调整传输策略,解决了传统可靠传输协议在高带宽时延积的卫星网络中不能充分利用带宽,且不能适应卫星网络时延抖动和卫星相对运动的问题.最后,通过软件和硬件结合的方式搭建卫星网络仿真平台进行协议性能测试,实验结果表明SATP协议在卫星网络中可保持较高的吞吐量,较之经典卫星传输协议最高可高出46%,且拥有较好的公平性.