基于Matlab的自适应滤波器设计

滤波器在电子设备中已得到广泛的应用,而自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数,从而实现最优滤波。介绍了自适应滤波器原理,并对LMS自适应算法进行了分析,最后用Matlab对自适应低通滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能。     

基于数据融合技术的路段出行时间预测方法

为了精确预测路段出行时间,分析了国内外基于多数据源的路段出行时间预测方法的优缺点,应用自适应卡尔曼滤波算法,通过融合环形线圈检测器数据和浮动车数据,建立了路段出行时间估计模型,在交通高峰期和事故情况下,比较了采用基于环形线圈检测器、浮动车和自适应卡尔曼滤波3种出行时间预测方法预测路段出行时间的平均绝对百分比误差。比较结果表明:基于自适应卡尔曼滤波算法融合了来自环形线圈检测器和浮动车的数据,预测值更接近实测值,预测精度高。     

饱和填土Rankine被动土压力计算

从理论上分析了饱和填土分别处于无渗流和稳定渗流状态时Rankine被动土压力的计算问题。对填土面无超载的情况,当填土中存在稳定渗流时,挡墙仅受被动土压力作用,其大小取填土饱和重度计算;当饱和填土中无渗流时,挡墙同时受被动土压力和水压力作用,土压力取填土浮重度计算。对填土面作用均布荷载情况,当墙背为排水边界时,除荷载作用瞬间外,挡墙仅受被动土压力作用;当填土底面为排水边界时,只有当荷载在墙背引起的超静孔隙水应力完全消散后,挡墙才仅受被动土压力作用。在超静孔隙水应力完全消散前,挡墙同时受被动土压力和水压力作用,其大小和分布随固结度的不同而异;当填土中无渗流时,挡墙同时受被动土压力和水压力作用。     

LC滤波器在三相并联有源滤波器中的一种实用设计方法

本文对三相并联电力滤波器的输出LC滤波器进行了研究,考虑有源滤波器的输出电流的频宽和EMI标准对LC滤波器的参数进行设计,并给出了设计实例,仿真结果验证了设计方法的可行性.     

Estimation of longitudinal speed robust to road conditions for ground vehicles

This article seeks to develop a longitudinal vehicle velocity estimator robust to road conditions by employing a tyre model at each corner. Combining the lumped LuGre tyre model and the vehicle kinematics, the tyres internal deflection state is used to gain an accurate estimation. Conventional kinematic-based velocity estimators use acceleration measurements, without correction with the tyre forces. However, this results in inaccurate velocity estimation because of sensor uncertainties which should be handled with another measurement such as tyre forces that depend on unknown road friction. The new Kalman-based observer in this paper addresses this issue by considering tyre nonlinearities with a minimum number of required tyre parameters and the road condition as uncertainty. Longitudinal forces obtained by the unscented Kalman filter on the wheel dynamics is employed as an observation for the Kalman-based velocity estimator at each corner. The stability of the proposed time-varying estimator is investigated and its performance is examined experimentally in several tests and on different road surface frictions. Road experiments and simulation results show the accuracy and robustness of the proposed approach in estimating longitudinal speed for ground vehicles.     

一种基于小孔径基阵的高精度水下目标被动定位方法

研究小孔径基阵条件下的高精度水下目标被动定位是一个具有实用价值的问题。提出一种基于矢量水听器和小孔径标量圆形阵的高精度水下目标被动定位方法。将矢量水听器置于标量圆形阵的圆心处,综合利用标量阵常规波束形成的稳健性和矢量水听器的测向原理,可大幅提高目标的测向精度。并利用多个基阵进行空间方位交汇可对目标进行测距。当存在多个目标时,通过基阵两两组合进行“举手表决”剔除伪解的方法,还可分辨多个目标。仿真结果表明,在4个基阵围成的边长5 km的正方形探测区域内,3个目标测向精度均在1°以内,相对测距误差低于5%,验证了该方法的有效性。     

适应性卡尔曼滤波算法在汽车检测中的应用

在汽车行驶系间隙与制动性能一体化检测中,为保证检测数据的高精度,单纯从硬件角度出发考虑构成高信噪比的检测系统是不够的,还必须加强对动态数据的处理。我们可采用动态数据在线处理的适应性卡尔曼滤波算法,从而在测量值的基础上获得信息信号的最优线性估值,进一步提高信噪比。     

滤波技术在电源系统EMC设计中的应用分析

文章在分析电子设备电源系统传导干扰产生机理的基础上,阐述电源线滤波器在电子设备EMC抗干扰设计中的作用及应用分析。并结合试验测试数据,来分析滤波控制技术在电子设备抗干扰设计中的重要性。     

神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。     

基于海流数据库的Kalman滤波在水下导航中的应用

定位精度对载体至关重要.提高定位精度有2种方式:一是增加高精度导航设备;二是利用数据处理方法.水下载体缺乏高精度的导航设备,但其又需要在水下保持长时间的精确航行.通过建立高精度的海流数据库,然后利用数据融合算法对水下导航信息进行处理来获得高精度的位置信息,该数据融合算法实质是基于海流数据库的Kalman 滤波.通过大量的仿真实验和海试证明,该算法具有很强的实用性和有效性.