基于System Generator 的数字音频滤波器设计

为了解决传统固定系数滤波器不能处理无法预知信号和噪声特性,提出一种基于System Generator的音频数字滤波器的设计方案。介绍了自适应滤波器基本原理及算法,采用LMS算法并利用System Generator构建了滤波器仿真模型。仿真结果证明:经过自适应滤波器的处理后,可较好地滤除信号中的噪声;该方法设计的滤波器有效地实现了对音频信号的自适应滤波,滤波效果良好。     

EMD分解滤波特性在航空发动机平稳振动信号分析中的应用

介绍了EMD分解特性。EMD分解具有自适应的特点,可以将振动信号自动分解成多个本征模态函数,EMD分解的这一特点使得其具有良好的滤波特性。利用EMD分解的这一滤波特性,对航空发动机在平稳运行时的振动信号进行分析和研究。     

基于后验量测修正的卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波器鲁棒性差,对突变状态跟踪能力有限的问题,提出了基于后验量测修正的卡尔曼滤波算法(PMKF)。该算法利用改进的判决准则对滤波状态进行实时判断,状态平稳时采用卡尔曼滤波,状态突变时采用提出的后验量测卡尔曼滤波算法(PKF)进行修正。理论分析及仿真结果表明,该修正算法不但削弱了状态突变对滤波的影响,克服了模型失配导致的滤波精度下降的问题,而且通过实时修正,提高了稳态时的滤波精度,缩短了滤波收敛时间。改进的判决准则对连续突变状态也具有更强的检测能力。     

基于FPGA的图像几何矩计算实时实现

在Hatamian数字滤波器算法和改进的数字滤波器算法基础上,文中设计了累加器和累加器栅格的结构,消除了几何矩计算中乘法运算,进一步简化了加法运算量,实现了基于FPGA的几何矩计算实时实现.累加器表的仿真实验表明,该累加器表能够完成图像(256×256)几何矩的实时计算,同时该累加器表也可以用于图像质心的计算.     

用于实时弹道滤波的Sage-Husa改进算法

为了解决实时弹道测量数据滤波过程中量测噪声统计特性未知且时变的实际问题,对Sage-Husa算法进行了多种改进,提出了改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(improved Sage-Husa adaptive Kalman filter,ISHAKF)算法。该算法将量测噪声协方差估计矩阵变换为半正定矩阵和正定矩阵之和的形式,保证了量测噪声协方差估计矩阵的正定性,消除了量测噪声协方差估计矩阵非正定导致滤波异常的缺陷。设计了一种自适应遗忘因子,提升了滤波收敛速度,解决了量测噪声统计特性突变时Sage-Husa算法收敛较慢的问题。对卡尔曼增益矩阵进行了抗差改进,增强了算法的鲁棒性,削弱了野值对滤波效果的影响。分别对正定性改进、遗忘因子改进和抗差改进进行了对比仿真实验,对比结果验证了Sage-Husa算法改进的正确性和有效性。通过ISHAKF算法的实例应用,证明了该算法在实时弹道滤波上,具有更高的实时性、自适应性和抗差性,滤波效果提升明显。     

基于STFT和EMD的多普勒信号分离算法

针对近场区多普勒信号的识别问题,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和经验模态分解(EMD)的多普勒信号分离算法。该算法利用STFT时频分布,通过极值滤波法并结合EMD算法将回波信号分解成若干个窄带子信号,实现了对多普勒信号的分离和多普勒信号瞬时频率的估计。实测验证表明,该算法能够将频率成分相近的多普勒回波信号分解成若干个窄带的子信号,有助于实现对近场区多普勒信号的提取和识别。     

基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制在航空光电稳定平台中的应用

为进一步提高航空光电稳定平台的视轴稳定精度,提出一种基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制策略。根据光电平台伺服系统模型特点设计卡尔曼滤波器,将卡尔曼滤波器采集的光电平台伺服系统输入输出信号作为自身输入信号,并输出速度的滤波信号和加速度的估计结果。然后将卡尔曼滤波器输出的速度和加速度估计值分别作为被控对象速度环路和加速度环路的反馈信号。进行了模拟仿真和样机实验,结果表明：伺服系统引入加速度反馈控制后,可以使光电平台对2.5 Hz以内不同频率的扰动力矩都具有良好的抑制效果,扰动隔离度优于20 dB;相比于传统单速度环控制方案,阶跃响应的超调量至少降低40%. 由此可见,将加速度环引入传统速度环控制系统可以有效改善光电稳定平台的伺服控制性能,具有较高的工程应用价值。     

基于自适应凹口滤波器的电液伺服系统控制

以大功率大惯量武器伺服系统为背景,针对泵控缸电液位置伺服系统带宽窄以及变负载变惯量情况下,系统快速性和稳定性矛盾突出的问题,提出了一种基于自适应凹口滤波器的控制方法。采用带死区的梯度算法对系统的谐振频率进行实时辨识,使凹口滤波器的中心频率自动跟踪系统谐振频率,以抑制机械振荡,增大系统带宽及稳定裕度,保证系统的快速性和稳定性。仿真结果验证了所提控制策略的有效性。     

步长参数对电液伺服振动台加速度谐波抑制的影响

电液伺服振动台存在非线性现象,导致系统作正弦振动时,其加速度响应信号中出现高次谐波,使加速度波形失真。利用LMS自适应滤波算法,提出自适应谐波抑制算法。通过对参考信号的自适应滤波作用,得到谐波抑制信号,并加入到系统输入信号中,从而抑制加速度响应信号中的谐波。从谐波抑制试验结果上看,自适应滤波器的步长参数对谐波抑制算法的收敛速率影响较大。从LMS自适应滤波算法本身出发,分析了导致这种影响的原因。     

基于经验模态分解的火炮动态姿态测量研究

为了解决火炮动态姿态测量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）的动态姿态信号滤波方法，将非平稳信号分解为不同特征尺度上的分段固有模态函数（IMF），而这些IMF体现了信号能量在时间、空间等各种尺度上的分布规律，从而构造了时间尺度滤波，从分解后的各IMF中Hilbert谱分析寻找有用的信息，结合信号ⅡR数字滤波技术进行重构来消除信号中的干扰，实时获得真实姿态角。通过对实测的姿态响应信号进行分析及计算机仿真结果表明，该方法可行有效。     

一种抗海浪扰动实时控制信号滤波方法

为了克服伺服控制系统中滤波效果与系统相位裕度不能兼顾,消除高频噪声会损失有用低频信号的问题,以卡尔曼滤波算法为基础,提出了一种抗海浪用实时控制信号滤波方法,该方法运用状态空间法描述系统,采用2阶自回归模型计算系统参数,以递推算法实现计算机实时处理,从而达到大幅降低信号高频噪声,抑制陀螺漂移,提取有用信号的目的。仿真结果表明,该滤波方法简单,实现方便,抑制性好,可有效减小系统的相位损失,消除了高频干扰,对提高系统带宽与系统开环增益有很大贡献。     

基于低频学习的电液位置伺服系统鲁棒自适应控制

电液位置伺服系统存在高频干扰和传感器测量噪声,导致传统自适应控制参数收敛性差、性能一致性低等问题。针对这些问题,提出一种基于低频学习的鲁棒控制策略。设计低通滤波器修正电液位置伺服系统的自适应参数,将修正前后出现的残差反馈到鲁棒自适应控制中构造新型控制律,滤除自适应律中存在的高频成分,从而有效地降低参数的波动程度,达到稳定收敛的目的。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。对比实验结果表明,所提方法能够有效解决电液位置伺服系统在高频干扰和传感器测量噪声作用下的参数稳定收敛问题,同时获得了系统动态误差的渐进稳定性,实验取得了预期效果。     

火炮俯仰电液伺服系统速度非线性抑制技术研究

火炮俯仰电液伺服系统因其特殊结构存在严重的速度非线性,这一特征不但导致系统在不同角度区间等幅调转时间不同,也严重影响系统的动态跟踪性能。在剖析俯仰电液伺服系统原理基础上,建立俯仰伺服系统运动的数学模型,获取俯仰电液伺服系统的非线性运动规律,提出俯仰电液伺服系统速度非线性的抑制方法,通过引入非线性观测及非线性补偿环节,较好地抑制了俯仰电液系统的速度非线性特性,改善了系统的控制特性。仿真及样机实验结果表明：该方法具有良好的控制效果,可对位置环输出的速度主令到俯仰体旋转速度主令的非线性进行较好的抑制,实现位置环输出的速度主令到俯仰体旋转速度主令的线性化,从而显著改善火炮俯仰电液伺服系统的调转及动态跟踪性能。     

基于干扰观测器的电液位置伺服系统跟踪控制

针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

浅海多途环境下的水声跳频通信方法

浅海海域强多途传输引起的码间串扰严重影响了水声通信的性能，本文采用跳频方法来抗多途和码间串扰。除了采用以往的单一滤波接收处理方法，本文还采用了一种新的接收处理方法，即前置跳频滤波接收处理方法，与其他方法不同的是在信号接收系统的混频之前增加了可控的前置跳频滤波器，可以增强抗多途和码间串扰能力，并对此方法分别采用PN码和递增序列2种跳频序列进行仿真研究。仿真结果表明，采用递增序列的前置跳频滤波接收方法使误码率大大降低。当信噪比大于10dB，串扰信号与直达信号能量比小于0．6时，误码率可达10^-4。     

改进的自适应卡尔曼滤波在SINS 初始对准中的应用

为提高 Sage-Husa 自适应滤波的稳定性,提出一种基于 UD 分解的改进自适应滤波算法。对在线估计的量测噪声协方差阵和状态估计误差方差阵采取UD分解的形式进行标示和更新,结合捷联惯导静基座初始对准模型,对改进自适应算法进行仿真测试。仿真结果表明：在先验量测噪声和状态估计协方差矩阵存在误差的情况下,新算法能够提高对准精度。     

结合形态滤波与多分辨率 SVD 包的电能质量扰动检测

针对电能质量的扰动检测问题,以电流信号为研究对象,提出结合形态滤波与多分辨率奇异值分解 (singular value decomposition,SVD)包的电能质量扰动检测算法。根据形态学滤波器计算特点,采用余弦结构元素, 对滤除噪声后的信号构造矩阵进行多分辨率 SVD 包分解,通过分解后的高频分量特征检测扰动,结合自适应阈值判 断是否发生扰动,利用仿真对其进行验证。仿真实验结果表明：该算法相较于普通形态学与 SVD 方法有更好的抗噪 能力,且可实现对扰动信号的快速、准确定位。     

泵控马达调速系统中转速反馈信号的数字滤波

通过理论计算数字滤波器的等效噪声带宽,为泵控马达调速系统的电液伺服控制系统选取数字滤波器.试验表明:在采用常规PID控制算法,实施调速系统马达输出转速控制过程中,运用设置控制死区的数字滤波器,能显著提高调速系统马达输出转速的响应品质.