小波变换在车辆GPS导航的应用

在分析车辆GPS导航信号观测粗差、噪声特性的基础上,提出了基于小波变换的车辆GPS导航信号粗差探测及滤波算法.数据仿真表明:该算法能够有效地克服Kalman滤波需要精确数学模型和滤波效果受粗差影响较大的缺点.     

基于离散平稳小波变换的EKF数据融合算法

针对车辆GPS／DR组合导航系统中广泛采用的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题，提出了基于离散平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法。仿真表明，该算法优于扩展卡尔曼滤波器，对车辆组合导航系统的数据融合是有效的。     

太阳能聚热发电方式的选择

叙述了太阳能聚热发电的重要意义,讨论了现有太阳能聚热发电方式的特点与不足,通过比较得出了塔式太阳能聚热发电是目前较好的太阳能聚热发电方式。     

BP神经网络在车辆组合导航中的应用研究

针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR零点更新的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得到车辆实时的精确位置,与经平稳小波变换软阈值模平方去噪法处理的DR位置数据进行平稳小波多尺度比较获得DR位置误差;然后用BP神经网络建立DR位置误差预测模型,为了提高所用网络的泛化能力,采用了贝叶斯正则化规则训练网络。在GPS失效时,利用已建立的预测模型预测DR位置误差来修复DR位置数据,实现车辆行驶在复杂路径下的实时精确导航定位。仿真表明,该算法对车辆GPS/DR组合导航系统有效。     

基于离散平稳小波变换的EKF数据融合算法

针对车辆GPS/DR组合导航系统中广泛采用的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题,提出了基于离散平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法。仿真表明,该算法优于扩展卡尔曼滤波器,对车辆组合导航系统的数据融合是有效的。     

自适应线性神经网络在车辆组合导航的应用

针对车辆GPS/DR组合导航系统中位置误差预测难以建立精确的数学模型的问题,提出了自适应线性神经网络建立位置误差预测模型的方法。该方法对来自GPS、DR的位置数据采用小波去噪,在GPS有效时用GPS、DR的位置信号建立线性神经网络位置误差预测模型,在GPS失效时预测位置误差并推算车辆实时位置。仿真表明,该方法对车辆组合导航系统是有效的。     

基于目标特性的智能通道选择检测算法研究

空间阵列在探测地面动目标时会遇到极强地杂波,使得无法有效探测目标.传统波束域降维空时自适应处理算法采用固定辅助通道选择方法,而没有考虑目标的运动特性,所以对于杂波对消效果欠佳,导致检测性能不够理想.为解决上述问题,在波束域降维空时自适应算法的基础上,提出一种综合考虑目标运动特性的自适应辅助通道选择算法,能够有效改善输出信干噪比,提高目标检测概率,仿真结果验证了改进算法的有效性,可以应用到空间阵列探测地面动目标的场景.     

电力变压器内部故障简便仿真模型

建立一种简便的电力变压器内部故障仿真模型,对变压器的励磁涌流和内部故障短路电流进行仿真及分析。仿真结果表明与原有仿真模型和动模试验相吻合。     

潮流计算软件MATPOWER及其应用

为研究人员和教育从业者提供一种免费的电力系统潮流计算软件,详细地介绍了MATPOWER软件的使用方法;通过潮流计算实例表明MATPOWER是一种有效并且具有强大功能的潮流计算软件。     

微型水轮发电机组电子调节器的自适应模糊算法设计

针对微型水电站中水轮机组频率波动较大的问题,采用自适应模糊算法对其PID调节器进行优化设计,根据工程实际完成了微型水轮机组系统的数学建模,并应用MATLAB7．0对自适应模糊算法和传统PID算法的控制效果进行了仿真分析和比较,证明运用该算法提高机组受到扰动时动态性能是有效的。