IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

飞机SINS/多普勒/气压高度表组合导航性能分析

为了满足飞机完全自主导航的需求,提出了一种低成本的光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统方案,探讨了该方案的数字仿真原理。通过对比飞机拐弯时机动飞行与直线飞行2种情况下的数字仿真和实际的跑车试验结果,得出了影响该组合导航系统精度的主要因素。理论分析和试验表明:该方案提高了捷联惯导的导航精度,明显抑制了惯导位置误差随时间积累而增大的趋势。     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

扩展卡尔曼滤波器在永磁同步电机控制中的应用

研究了一种针对内永磁同步电机（IPMSM）动态系统的非线性、时变及实时噪声干扰特点进行精确参数估计的扩展卡尔曼滤波观测器．由于内永磁同步电机q轴电感大于d轴电感,为了保证电磁转矩和负载角变化趋势一致,必须使定子磁链给定幅值限制在一定范围内．鉴于系统暂态和稳态运行的要求不同,为达到最优控制,采用控制定子磁链给定幅值以达到最大转矩／磁链（MPTF）的直接转矩控制算法对定子磁链给定幅值进行控制．仿真结果表明采用此算法可极大地提高IPMSM调速系统的运行效率．运用该方法的电机调速范围广并且在低速区运行良好．     

变压器局放信号监测中白噪声和周期干扰的抑制

针对电力变压器在线监测的局放信号中包含各种干扰的问题,提出使用小波包的方法去除局放信号中的白噪声干扰,使用数字陷波滤波器去除局放信号中的周期窄带干扰,并用MATLAB 7.0进行了仿真研究.理论分析和仿真试验说明使用这两种方法能较好地达到去干扰的目的.     

完全右P-内射幺半群

本文对幺半群S的任意右商滤子P,给出了完全右P－内射幺半群的“理想一同余”形式的刻划,推广了有关内射S－系的结果。     

一种三相混合电力滤波器控制方法的研究

介绍了由无源滤波器和有源滤波器组合构成的三相混合电力滤波器及其基本工作原理．针对传统控制方法的不足提出了复合控制方法，该方法同时检测负载侧和电网侧谐波电流，相应的控制系数KL、Ks可分别控制，控制KL可控制滤波器的谐波补偿特性，控制Ks可控制滤波器的谐振抑制特性．利用MATLAB进行了仿真研究，然后搭建实验样机进行了实验研究．结果表明，采用复合控制方法时，电网电流谐波含量大大减少，其中含量最多的5次谐波减小为原来的1／10左右．     

强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁.     

一种双光栅喇曼滤波器的设计

设计了一种双光栅喇曼滤波器，工作波段为４８０．０－６５０．０ｎｍ，杂散光在６３２．８ｎｍ频移３０ｃｍ－１处小于１０－８，透过率大于４％。文中还对此滤波器的应用前景及改进设想进行了讨论。     

基于小波域软阈值的指纹分割方法研究

鉴于指纹图像的质量对于其后续识别步骤具有非常重要的影响,因而需要对采集的指纹图像进行增强处理.提出了一种新的基于小波域软阈值Contourlet变换的指纹图像分割算法.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.实验结果表明,该算法能够有效提升指纹图像的质量,提高指纹纹线谷脊清晰度,且具有较好的连续性.