Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

一种变阶数自适应滤波算法

通过对回声抵消的实际应用环境进行分析,提出一种新的动态改变自适应滤波器阶数的算法。该算法在权系数的长度与失调误差信号之间建立一种非线性函数关系,具有在环境突变阶段,保持较高的滤波器阶数,而在稳态阶段自动减少阶数的特点,可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量。理论分析和计算机仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能,稳态误差的水平与传统算法保持一致。     

短时交通流混沌预测方法的比较

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,提出了将Volterra滤波器自适应预测模型用于短时交通流的实时预测。为提高预测精度,在Volterra滤波系数计算过程中采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练。应用该预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性。然后再用此方法对微观实测交通流的时间序列进行实证分析。仿真结果表明,该预测模型对实测交通流时间序列具有很好的预测效果,可以满足实时交通流预测的需要。     

基于水平集方法的动态目标跟踪路径最优仿真

两移动平面运动体因有各自的智能控制器,因此当它们在跟踪控制时,双方必然及时根据对方的策略改变各自的控制策略(方向和速度大小),来达到一种真正的双边最优(主动跟踪者最短时间的追上被跟踪者,而被跟踪者最大化时间避免被追上).首先将平面上任意运动体简化成带速度和加速度的质点,然后利用追逃微分对策理论建立起此跟踪路径最优问题的哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分数学模型.对这种双边极值的难点问题,提出一种水平集数值求解方法.并利用水平集的偏微分方程与哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分方程结构相似性得到水平集的速度函数.对一平面上两无人驾驶飞机的动态跟踪双方进行仿真,仿真编程简单,解决了双边极值的求解.     

基于状态变量三维可视化的逆变器系统分析

为改进非对称T型低通滤波器的电压型逆变器的设计,提出并实现了一种三维状态变量的可视化的分析方法.首先由状态方程推算出其状态转移方程,然后将滤波器输入电压代入得到三个状态变量关于时间t的表达式,再将状态变量综合成为三维空间轨迹.所得图形不但能表明T型低通滤波器中各个变量之间的关系,还可用来判断系统的稳定性.实验波形和仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

船舶电力系统的动态过程仿真研究

提出了一种面向船舶电力系统动态过程的仿真计算方法.以连网柴油发电机组旋转坐标系为参考,建立了一种船舶电力系统教学模型,微分代数方程组求解采用牛顿法与隐式梯形积分法相结合.柴油机调速器依据速度下倾特性控制电网频率和有功功率分配,自动电压调节器引入均压线概念.选用中铁渤海一号船舶电力系统为仿真对象,实现柴油发电机组并联运行的动态过程仿真,仿真结果验证了数学模型和仿真计算方法的有效性.     

基于强跟踪滤波器的纯方位机动目标跟踪算法

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于强跟踪滤波器的机动目标跟踪算法.该算法在目标机动跟踪中通过实时调节增益阵,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力,避免了修正增益协方差(MGEKF)算法中所寻找的观测量修正函数不准确而引起较大的误差.同时对量测模型非线性问题采用伪量测变换估计器(PLE)予以解决,它具有形式简单,计算量小的优点.最后将该算法与MGEKF算法相比较,Monte Carlo仿真结果验证了提出算法的优越性.     

基于低维SOM的可观测度分析方法及其应用

针对卡尔曼滤波器中状态可观测度的定量分析问题,提出了基于低维条带化可观测矩阵(strippedobservable matrix,SOM)的可观测度分析方法。该方法通过建立分段式定常系统(piece-wise constant system,PWCS)模型,证明了SOM与系统总的可观测矩阵具有同等的观测效力,在此基础上将PWCS模型的分段间隔作为SOM的区间分割单位,降低了其维数,进而用低维SOM的奇异值定义系统状态的可观测度。为避免定义中可能出现的基准值不确定性问题,将基准值的可信度及其影响因子引入到系统状态可观测度的定义中,给出了一种新的定义模式。最后以无源北斗/SINS深组合导航系统为例验证了该方法的有效性。     

含死区的单相并联有源滤波器建模及控制策略研究

为减少由于死区时间所产生的附加谐波含量,建立了包含死区的单相并联有源滤波器(APF)混杂动态模型.根据脉宽调制原理(PWM)与精确离散化方法,将混杂动态模型转换为等效离散时间系统(EDTS)模型,并将EDTS模型在平衡流形邻域近似线性化,得到以脉宽偏差为输入函数的线性等效离散系统(LEDTS)模型.依据LEDTS模型,以PWM信号的脉宽作为控制量,设计了满足一定性能指标的切换线性二次最优控制器.仿真实验验证了所提建模和控制策略的有效性与可行性.     

永磁同步电机无传感器直接转矩控制

传统直接转矩控制转矩、磁链和电流脉动较大,速度传感器的安装容易使系统可靠性降低、成本增加.为解决以上问题,采用扩展卡尔曼滤波器对定子磁链进行观测,并对转速进行估计,实现表面式永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制,克服传统直接转矩控制中积分器的缺陷,保持直接转矩控制固有的转矩响应快和系统鲁棒生强的优点,能够对电机参数变化、负载扰动具有较强的鲁棒性,有效地改善了系统的动、静态运行生能,仿真和实验验证了该方法的可行性和有效性.