时滞离散LPV系统的鲁棒故障检测与分离

研究了一类具有时变时滞的离散线性参数变化系统的故障检测与分离问题,基于依赖于时变参数的滤波器构造残差产生系统,利用H∞控制理论将故障检测滤波器的设计归结为H∞滤波问题.所设计的滤波器能保证残差信号和故障信号之间的误差最小,且残差信号对控制输入、外界扰动信号具有鲁棒性.应用线性矩阵不等式技术得到了此类系统鲁棒故障检测滤波器存在的充分条件.数值仿真表明所提方法是可行的.     

非对称型门极换流晶闸管模拟

建立了非对称型门极换流晶闸管器件模型，对其进行了工艺模拟和器件模拟。模拟结果表明，缓冲层与透明阳极各自区域中的杂质总量是决定GCT的通态压降的关键因素。通过协调各自区域的峰值掺杂浓度与厚度，可以合理地控制该区域的杂质总量，降低GCT的通态压降。n基区的寿命变化对器件的通态压降影响十分明显，辐照剂量的选取要折衷关断时间和通态压降的要求。     

基于提升小波变换和分形维数的声纳图像识别

分形理论在图像的纹理识别中得到了广泛应用,由于分形维数不能反映图像的空间信息,容易造成误识别。针对该问题并结合声纳图像的特点,通过提升结构构造了Haar小波,并将提升小波变换同分形理论相结合,利用小波分解的多分辨率特点和分形维数的多尺度特性,提高图像的识别率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化的BP神经网络对不同信噪比的声纳图像进行分类识别。实验结果表明,文中方法不论在识别率还是识别时间上均优于传统纹理识别方法。     

一种新的PCNN模型参数估算方法

PCNN在图像处理领域得到广泛的应用,对其展开研究具有重要的理论意义及应用价值.在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是一个难点.本文提出用灰度-信息量直方图来表征图像特征,通过对信息量直方图的分析,提出了估算PCNN时间衰减参数的自适应算法.该算法可以仅在PCNN的一个运行周期中以最少的迭代次数有效地完成图像分割,并且解决了对多目标进行分割时容易丢失目标的问题.     

干涉型光纤传感器控制工作点的新方案研究

为解决干涉型光纤传感器的相位漂移问题，通过对双光束光纤干涉仪输出光强信号的理论分析和数学推导，阐述了信号各种成份的特点和作用，设计出基于反馈控制稳定工作点的干涉仪解调方案．不但解决了相位漂移的问题，而且给出了解决输出信号波形反相问题、PZT复位噪声问题、光功率起伏直接影响解调结果问题的方案．仿真和实验获得了稳定工作点于正交状态的理想结果．     

一种改进的特征子空间平滑技术研究

近年来空间平滑技术在减小有限次采样引起的误差、相关信号解等相关方面取得了巨大的进步，此算法与采样协方差矩阵求逆（DMI）法相比，可使信干噪比有一定提高，但改善程度有限．针对空间平滑技术这一特点提出了一种新的波束形成算法，并进行了理论分析．该算法通过对特征值门限的判定，使得在期望信号较小时，采用改进的权矢量，从而达到了在较小快拍数情况下仍能有效地提高信干噪比，并通过性能仿真验证了该算法的有效性．     

基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是一种非线性数字滤波器，具有良好的去除噪声能力和图像细节保持能力，近年来成为研究的热点问题之一．层叠滤波器设计的核心实际上是一个正布尔函数的优化问题，在MAE准则下，提出了一种基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化方法．仿真实验结果表明，基于这种克隆选择算法的最优层叠滤波器不仅在滤波效果上好于基于遗传算法和基于粒子群算法的最优层叠滤波器，而且可以快速实现其优化过程，在较短时间内得到较好的效果，是一种有效的层叠滤波器的优化算法．     

自适应非线性滤波技术在导航接收机的应用

针对典型海域干扰噪声表现为大气噪声和随机窄带干扰叠加的特点,提出了直接序列扩频体制的无线电导航接收机中窄带干扰抑制的方法,即在解扩前通过自适应非线性滤波技术来预测干扰信号的频率,从而衰减窄带干扰.将近似条件均值滤波函数应用于自适应非线性滤波的干扰预测中,描述了该系统的状态空间模型并对导航接收机输出信噪比进行计算.计算机仿真对比表明,该方法比传统的扩频接收机更优,不仅提高了导航接收机的输出信噪比,而且提高了系统的稳定性.     

干涉型光纤传感器PGC检测中AGC的研究

干涉型光纤传感器解调信号的幅度受多种因素的影响,干涉信号幅度的波动影响最大.自动增益控制(AGC)通过稳定干涉信号幅度来减少解调信号幅度的起伏.峰峰值型AGC虽曾在补偿偏振态的变化给解调信号带来的幅度起伏上起到过作用,但对干涉波形的不同不加区分,反而导致了解调信号的波动,存在原理上的缺陷.该文对此过程进行了深入理论分析,提出了AGC改进方案,构建了改进型AGC电路,并对改进型AGC进行误差分析,其误差比峰峰值型AGC小很多.     

多映射混沌免疫算法及其在天线阵方向图综合中的应用

针对基本免疫算法中产生初始抗体群的盲目随机性和冗余性、补充自然消亡抗体细胞的单一性以及现有搜索方式易陷入小区域局部收敛的问题,融合免疫算法和混沌优化算法各自的优点,提出了一种新的混合优化算法.该算法采用Hénon序列来生成抗体群,采用Logistic序列来产生并补充自然消亡部分的抗体细胞,2种不同规则的混沌序列使得抗体群具有足够的多样性,扩大了搜索范围;同时采用了Logistic映射混沌变异和Gauss变异相结合的混合变异,提高了算法的搜索效率和收敛速度,克服了早熟现象.阵列天线方向图综合是智能天线的一项重要技术,采用提出的算法对阵列天线方向图进行了综合,仿真结果表明,与现有算法相比,该算法优化能力强,能有效避免局部收敛并且收敛速度快.