基于CCCII电流模式二阶有源多功能滤波器设计

提出一种基于CCCII的电流模式多功能二阶滤波器的电路。整个滤波电路由3个CCCII构成并通过RC电路接地,在输出端能实现高通、低通、带通、带阻滤波功能,可通过调节电路参数适应多种性能要求。设计结构简单,可独立调整其电路的截止频率和品质因数,无源灵敏度较低。通过PSpice软件对电路性能进行分析,仿真结果证明了该电路设计准确可行。     

具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势.     

基于FPGA的水听器数字前放设计

结合某水下声学系统水听器数字式前置放大器的设计实例,介绍了一种基于FPGA的带有频率均衡的数字式前置放大器设计.     

基于有源RFID的校车管理系统的研究与实现

在传统的运营模式下,校车事故频频发生,虽然国家出台一系列政策、法规完善校车安全出行方面,以推进校车安全管理,但校车事故并没有因此趋减。基于对传统校车学生管理的弊端,设计出基于有源RFID(射频识别)的校车学生管理系统,系统包括:有源RFID的只能腕扣、校车监控管理系统、校车定位系统。结合智能腕扣基于有源RFID及BDS技术综合运用实现车辆快速定位、身份识别等功能,通过3G网络和监控终端进行通信提供家长和管理部门实时查询、监控。该系统满足了校车运行中的管理,保障了学生的运行安全。     

无偏置网络场控有源频率选择表面设计

普通有源频率选择表面(AFSS)均存在直流偏置网络,用于在有源元件两端加直流偏置。提出一种新的有源频率选择表面设计方法,利用电磁波在频率选择表面加载元件两端产生的感应电压作为偏置信号,对频率选择表面的传输特性进行控制。仿真结果表明:频率选择表面在小场强辐照下,其在3.5GHz存在通带;当电场强度大于70V/m时,电磁波在3.5GHz处的插入损耗逐渐增大;当入射微波场强达到5000V/m时,插入损耗达20dB左右。实验结果与仿真结果基本吻合。     

一种基于伪码调相引信干扰试验的可行性研究

针对舰空导弹引信干扰试验的现状,研究了实施引信干扰试验的可行性方案.首先,对无线电引信干扰的可行性进行了分析;然后,给出了一种针对伪码调相无线电引信进行欺骗性和压制性有源干扰的实现方案.     

舰船用混合型有源滤波器拓扑及原理综述

介绍了混合型有源滤波器三种基本的拓扑和滤波原理及近年来改进的拓扑结构和滤波原理,并对各种拓扑的性能进行了比较.     

有源电力滤波器滞环电流跟踪控制策略仿真研究

本文介绍了三相并联型有源电力滤波器的构成,分析了基于三相瞬时功率理论的i-iq谐波检测算法,并且采用PI调节实现直流侧电容电压的有效控制.为了克服电流跟踪控制策略中传统滞环控制的环宽设置对开关频率和响应速度的影响,本文采用一种基于电压空间矢量的滞环控制,有效的降低谐波电流含量及开关频率的同时保证了直流侧电压的响应速度,MATLAB仿真实验结果证明了该控制策略的可行性及良好的补偿性能.     

基于EKF的自动泊车系统位姿估计算法设计

利用车辆2个后轮轮速信号和方向盘转角信号,基于扩展卡尔曼滤波技术设计一种车辆位姿估计算法,并在veDYNA中仿真试验。仿真结果表明,算法的估计精度比较理想,可满足泊车系统对自身车辆定位的需求。以定位精度2 cm（1σ）的GPS信号为参考,实车试验结果表明,位置估计误差控制在3%以内,此精度的估计结果可以为泊车系统提供车辆定位信息,为增强泊车安全性奠定基础。     

基于领导跟随的船舶航迹控制

无人艇协同编队控制具有重要的军事和商船应用前景。利用多智能体聚集模型,基于leader-follower的目标跟踪,实现了含有模型不确定性与未知海浪流干扰项的多无人艇协同编队控制。采用单隐层神经网络逼近船舶整体未知项和环境干扰,引入一阶滤波器代替反步计算中的微分项,显著减少了计算量。利用时-空解耦方法,各船舶通过交互航迹参数信息,间接实现分散协同编队控制。利用Lyapunov稳定性分析方法,证明闭环系统所有状态和信号收敛于一有界集。通过选择合适参数,可使控制精度误差范围为任意小,仿真结果验证了控制算法的有效性。