一种改进的DVB-T信道估计算法

针对传统DVB-T系统信道估计算法估计精度低或复杂度高的问题,为了提高信道估计算法整体性能,提出了一种改进的DVB-T信道估计算法;该算法首先采用最小二乘法估计离散导频处频率响应估计值;进而,利用连续导频对信噪比进行估计;最后,将得到的信噪比估计值与预先设定的信噪比阈值进行比较,若估计值小于阈值,则先经过卡尔曼滤波处理,再在时频二维方向上用高斯插值得到全部子载波的频率响应值,否则直接在时域和频域上进行插值;此方法在信道条件较好时关闭卡尔曼滤波过程,从而有效减少滤波次数,提高算法整体运行速度;仿真结果表明,该方法能有效提高系统整体性能,减少在噪声影响较大时的干扰,同时也兼顾了算法整体运行速度。     

基于神经网络的四足机器人 SLIP 模型运动控制

根据四足哺乳动物形态设计的四足机器人,能够适应错综复杂的地形,且具有较强的运动属性。 而对于四足机器人而言,运动的控制十分重要,所以对四足机器人运动过程中的跳跃控制问题进行了研究。 首先,采用弹簧负载倒立摆模型（SLIP）对四足机器人结构进行简化处理,建立了简化模型的动力学方程, 并分析了模型的运动过程以及着陆相与腾空相的转换条件。其次,在仿真平台中建立了 SLIP 动力学模型, 通过动力学仿真得到了一份仿真样本数据,并利用这份样本数据训练了一个神经网络,其中样本考虑了四足 机器人在与地面接触过程中由于碰撞和阻尼所消耗的能量。最后,在仿真平台中进行验证,给定模型的初始 高度和水平速度,通过神经网络计算出合适的着陆角,得到期望的水平末速度和弹跳高度。实验结果表明, 基于神经网络的方法可以较精确地实现对 SLIP 模型运动的控制。     

四足机器人 Trot 步态规划与仿真分析

为了提高四足机器人对角步态的稳定性,缓解对角步态摆动相两条腿不能同时着地的问题,从 足端轨迹优化、足端初始位置选择这两方面进行步态规划。通过 D-H 法建立四足机器人运动学模型,几何 法求运动学逆解。基于零冲击原则优化足端轨迹函数,选取 8 种不同的初始足端位置进行仿真。从足端冲击 力、机体位移、俯仰角、滚动角、偏航角的变化等方面分析四足机器人运动的稳定性。对比仿真结果表明： 采用优化后的足端轨迹、优选后的足端初始位置的四足机器人,对角步态运动更为稳定。