基于I2C接口的键盘/LED显示模块

介绍了一种基于AT89C2051微控制器的键盘／LED显示模块设计方法，对模块的结构与外部扩展电路以及控制芯片中各个功能寄存器的内容和操作方法作了较详细的说明。重点介绍了MCS-51单片机在模拟I^2C总线通信协议中从控制器通信接口的软、硬件实现原理。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

宽带线性调频信号Stretch处理误差获取与补偿

宽带线性调频信号是宽带高分辨率雷达的一种信号形式,在实际应用中可采用Stretch处理来降低A/D采样速率的要求。先推导了系统有误差时线性调频信号Stretch处理的雷达接收回波数学模型,提出误差估计的方法,并针对Stretch处理的时变特性提出了线性调频信号Stretch处理的误差补偿方法。仿真实验表明该方法对宽带线性调频信号误差的估计与补偿是有效的。     

多载波CDMA中的多用户判决反馈检测器

提出了基于多载波的最小均方误差(minimummean squarederror,MMSE)多用户判决反馈检测器(deci sion feedbackdetector,DFD)。MMSEDFD具有结构比较简单且性能优于线性多用户检测器(LMMSE)的特点。多载波系统相对于传统的单载波系统能够有效地消除频率选择性衰落。在多载波的合并上,采用了等增益合并(equalgaincombination,EGC)和最大比合并(maximalratecombination,MRC)方式。仿真表明,MC DS/CDMA系统中的MMSEDFDEGC接收机和MMSEDFDMRC接收机相对于LMMSE接收机可以提高系统性能,特别是MMSEDFDMRC接收机能够明显提高系统性能。     

JTIDS相对导航性能分析和仿真

介绍了JTIDS相对导航的原理,研究了相对导航卡尔曼滤波算法和导航的源选择算法。分析了JTIDS相对导航的误差源,在TDMA消息分发机制中,编写了JTIDS相对导航模块并且进行了仿真,仿真结果体现了几种导航误差源的特性,为发展集成通信和导航系统提供了参考。     

2-D连续-离散系统的平衡模型降阶

基于局部能达性与局部能观性的分析给出2-D连续-离散系统状态空间模型的平衡实现,这一实现的第i个状态分量的重要性由系统的能达、能观阵的第i个对角元素所度量,去掉平衡实现系统弱能达、弱能观的部分,从而得到2-D连续-离散系统的模型降阶。所给示例表明,该方法具有良好的降阶效果。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

星载双基地SAR干涉测高误差分析

针对星载双基地SAR干涉测高的新特点,给出了“空间基线”、“变基线”下的干涉测高原理,建立了绝对高程误差模型和相对高程误差模型。从提高测高精度、优化系统设计的角度出发,分析了相对高程和绝对高程测量精度受基线形式的影响,给出具有一般性意义的测高误差关于空间基线姿态的二维分布全貌图,分析了图中误差极点走廊和两类优良点的位置和相应的物理意义。将误差分布图用于指导辅星相对轨道设计,证明了该图对基于测高性能的辅星轨道优化设计具有重要意义。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量

采用改进的BP人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种有效的沉降预测方法,并用于深港西部通道软土地基固结沉降量的预测.本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高,与实测值较吻合,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值.