振动信号调理系统的设计

利用前置放大电路、单片机ATMEGA 16以及集成芯片MAX262等电路,设计了一种振动信号调理系统并实验验证了其可行性.由编制的VC软件界面输入滤波器中心频率和其他参数,通过计算机向单片机发出指令,控制滤波芯片MAX262进行信号滤波,消除噪声.实验证明,所设计的振动信号调理电路简便可行,信号检测效果良好.     

卡尔曼滤波算法在船用雷达运动目标跟踪滤波器中的应用

首先介绍离散卡尔曼滤波的系统模型并进行理论分析,在观测噪声矢量是白噪声的情况下设计船用雷达运动目标跟踪滤波器,然后模拟实际海面跟踪目标来获得发送端数据进行滤波器的性能仿真。实验结果表明,当观测噪声协方差矩阵和实际的噪声协方差矩阵相近时,卡尔曼滤波器具有滤波精准度高、收敛速度适中及稳定性强等优点。     

多模型估计理论

研究利用多模型来副近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器.通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题.多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性.研究表明,运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应,覆盖大范围的参数不确定性.     

恶劣天气船舶动态导航信息采集系统设计

由于传统的恶劣天气船舶动态导航信息采集系统无法消除恶劣环境对信号产生的噪声,导致其存在信号质量差的缺点,为此设计一种恶劣天气船舶动态导航信息采集系统。通过信号感应模块、信号处理模块和信号汇总模块,搭建恶劣天气船舶动态导航信息采集系统总体架构;通过GPS接收机、数字方位仪、电子罗盘、信号放大器、滤波器、PCI采集卡和和工控机,完成系统硬件设计;通过放大信号,采用滤波算法消除噪声影响,将船舶动态导航信息传输至信息汇总程序中,完成系统软件设计,至此完成恶劣天气船舶动态导航信息采集系统。通过对比实验,与传统的恶劣天气船舶动态导航信息采集系统作比较,实验结果表明,提出的恶劣天气船舶动态导航信息采集系统的信噪比更高。     

基于一种改进粒子滤波算法的目标跟踪研究

为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

两种自适应噪声抵消算法的性能仿真

介绍了自适应噪声抵消系统及其核心部分一自适应滤波器的基本原理和常见算法,并采用LMS、NLMS算法在Matlab平台中进行了系统消噪性能的仿真对比,讨论了不同参数设定对系统性能的影响.结果表明,当其他条件不变时,所选用步长或者滤波器阶数的增加,会造成滤波器自适应学习时间加长,失调系数变大,消噪性能趋于恶化;对于有色噪声的消除,NLMS算法有明显优势和效果,而LMS算法则存在梯度噪声被放大、失真度高等问题.     

无刷直流电机驱动系统传导电磁干扰分析及EMI滤波器的设计研究

无刷直流电机以运行效率高、调速性能好等优点在工业领域有很好的应用前景,然而伴随功率电路的高频化和集成化,电机驱动系统的传导电磁干扰也越发明显.本文利用电路等效法,分析了电机驱动系统差、共模干扰噪声传播路径,分别得到了其等效电路及参数.在此基础上,根据无刷电机调速控制原理,分析了负载变化对传导干扰噪声产生的影响.EMI滤波器作为抑制传导电磁干扰的主要手段,本文阐述了其研究现状和发展趋势,提出了差、共模滤波器解耦设计方法,对EMI滤波器设计具有较好的参考价值.     

潜用超高频通信中HDR模拟信号链路研究

针对传统的数字下变频(DDC)系统模拟前端增益动态范围低,响应速度慢,幅频特性平坦度差,噪声抑制效果差的模拟信号链路中信号调理的缺点,研究提出了一种应用于潜用超高频通信高速据率接收系统(high data rate receiver systems,HDR)中通用的55 d B高动态范围,快响应速度,噪声抑制效果好的模拟信号链路优化方案,并将其在终端HDR解调器系统的平台上实现。该方案采用陶瓷带通滤波器(band-pass filter,BPF)模块,数字式程控可变增益放大器(digital control variable gain amplifier,VGA),低噪声放大器(low noise amplifier,LNA),RF/IF固定增压放大单元和1.7 GHz高输入带宽的模数转化器(analog-to-digital converter,ADC)组成,实现了对720 MHz和1.2 GHz中频模拟信号采样,调理和自动增益控制(automatic gain control,AGC)。实验结果表明,该方案能自动、快速实现增益控制,动态范围广,通带范围内各个增益点的幅频特性好,功耗低,噪声抑制效果良好。     

多模型估计理论

研究利用多模型来逼近系统的动态性能，基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明，在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明，运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应，覆盖大范围的参数不确定性。     

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。