2300 V潜油电泵专用变频器

在介绍潜油电泵的传统供电方式的多种弊病之后，阐述了变频供电方式的优越性，进而给出了2300 V 潜油电泵变频器几个特殊要求和解决办法。     

融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

基于传感器网络的分布式生化气体源参数测定算法

针对生化气体源参数测定问题,提出了一种基于传感网络的分布式贝叶斯迭代估计算法,该算法在给定气体物理分布扩散模型条件下,通过传感器节点获取气体浓度,并基于分布式扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）实现气体源的坐标定位和释放率估计.通过仿真实验对两种分布式算法进行性能分析,结果表明,UKF算法在参数估计成功率和参数估计误差两个方面均要好于EKF算法,分别可以提高约50%和70%,其收敛速度快,使用节点少,更有助于节省网络能量消耗,并延长其生存周期.     

IIR数字滤波器设计方法

用双线性变换法设计IIR数字滤波器并解决了下列问题 :双线性变换的原理 ;数字滤波器的频率与相似图形的模拟滤波器的频率的转化在及模拟滤波器的数字化方法。     

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题：一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。     

基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择
定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。     

基于分布式算法FIR滤波器的FPGA设计

FIR滤波器是一种被广泛应用的基本的数字信号处理部件。针对采用常用方法设计实现FIR滤波器存在的问题,提出基于分布式算法设计并在FPGA上高效实现严格线性相位FIR滤波器的方案,通过编程仿真得到满意的结果。该方法实现FIR滤波器器件体积小、性能可靠、价格低廉、设计周期短,可作为高速数字滤波设计的较好方案。     

LDPC码在MIMO-OFDM迭代接收系统中的性能研究

MIMO-OFDM技术是未来宽带无线通信的关键技术之一,针对未来宽带无线通信高传输速率的要求,设计了一种基于二进制和多进制LDPC码的MIMO-OFDM迭代接收系统.并且为了降低系统复杂度,只在第1次迭代时使用MMSE滤波器,在第2次及以后迭代中均使用匹配滤波器.仿真结果表明:基于二进制LDPC码的MIMO-OFDM迭代接收系统相比基于四进制LDPC码的系统收敛更快,且两者的性能均远优于基于卷积码的系统性能.     

四腔同轴调谐微波滤波器的研制

论述了四腔同轴调谐微波滤波器的设计原理，并介绍了该类滤波器的制做技术与调试技巧。     

基于遗传算法的改进粒子滤波算法

针对粒子数量和质量对粒子滤波(Particle Filter,PF)的退化问题具有重要影响,从大量采样粒子中采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)获得采样重要性重采样粒子滤波（Sampling Importance Resampling Particle Filter,SIRPF）的初始粒子,改善初始粒子质量,并保证其随机性和统计性.在车辆定位仿真中,采用定位精度、滤波发散次数和计算时间为指标对改进的遗传 粒子滤波算法GA SIRPF和传统SIRPF进行比较.结果表明,GA改进了初始粒子质量,减少了粒子退化可能性,提高了系统定位精度.