基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测

针对混沌背景弱信号检测问题,提出了一种基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测算法.在Volterra滤波系数计算过程中,采用了解线性方程组算法代替原有的自适应算法,提高了混沌预测精度以及混沌背景中弱信号检测性能.仿真结果表明,本文所提出的算法在信混比达到-70dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号.     

高速磁浮列车用混合滤波器设计的仿真研究

高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种改进的CIC抽取滤波器设计

针对软件无线电系统中CIC抽取滤波器的应用需要,提出一种改进CIC抽取滤波器的设计方法。该方法通过引入COSINE滤波器和采用非递归并行结构,有效的解决了传统滤波器在旁瓣抑制性能和增益方面的不足,提高了滤波器的旁瓣抑制比,输出噪声较小。改进的CIC抽取滤波器不需要乘法器,所以硬件实现简单,稳定性高。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

不确定网络化控制系统鲁棒故障检测

针对一类具有未知输入和模型不确定性的网络化控制系统,基于H_∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题.利用输入时滞方法,将含有网络传输时滞和数据丢包的不确定网络化控制系统建模成一类具有双加性状态时滞项的连续系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法分析了新系统的H_∞性能,并将所得结果应用于原系统鲁棒故障检测滤波器的设计,得到了滤波器存在的时滞依赖条件.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.     

集中式多传感器无极联合概率数据互联算法

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。     

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.     

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.     

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。