基于动态扭矩传感器的荷重检测

动态扭矩传感器直接连接于旋转动力设备和荷重装置之间,可以输出与实际负载相关联的力矩信号.为了从动态扭矩传感器输出的力矩信号中得到实际负载,在荷重模型建立阶段,通过给荷重装置施加不同的负载,并对动态扭矩传感器输出力矩信号对应的AD转换值进行灰色关联校正,得到趋于稳定的AD转换校正值,在此基础上,利用移动最小二乘回归(MLSR)实现对荷重装置实际负载的非线性回归,得到实际负载与AD转换校正值间的非线性模型.在荷重检测阶段,进一步利用灰色关联校正并结合实际负载回归模型,得到荷重装置最终的实际负载.试验结果表明,结合灰色关联校正及移动最小二乘回归模型,荷重检测误差低于±0.3%.     

抽头动态更新频域LMS算法研究

提出一种抽头动态更新频域LMS算法(DSFB-FD-LMS)。DSFB-FD-LMS算法通过比较输出误差信号功率谱密度和噪声功率谱密度的大小, 选择是否对此频柜进行权值更新, 如果误差信号功率谱密度大于噪声信号功率谱密度, 则对此频柜进行权值更新; 如果误差信号功率谱密度小于噪声信号功率谱密度, 说明对此频柜更新无意义, 可停止对此频柜更新。此算法与传统的FD-LMS算法相比, 选择适当的频柜进行更新, 抑制了部分噪声, 减小了均方偏差, 降低了计算复杂度。     

噪声背景下的盲源分离算法

分析了当存在高斯背景噪声时一类盲分离算法的性能，指出此时盲分离算法仍可用于估计解混矩阵，而输出信号为分离的源信号与高斯噪声的叠加。利用现代时间序列分析方法（MTSSAM）建立了输出信号的自回归移动平均（ARMA）新息模型，并给出了一种基于多维线性最小二乘法的信号滤渡算法。仿真试验表明，该算法稳定且收敛，可以在背景噪声存在时有效地恢复源信号的波形。     

光纤陀螺信号误差分析与滤波算法的研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响,采用Allan方差法对光纤陀螺的各项随机误差成分进行了分离和计算.然后结合陀螺稳定平台系统研究了滑动滤波、小波变换阈值滤波两种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用Allan方差法能够有效地分离和辨识陀螺零漂信号中的各项噪声源随机误差系数和误差大小,采用的小波变换阈值滤波的去噪效果明显.     

基于小波和长短时记忆的IMU去噪方法

针对MEMS IMU误差累积问题,在对误差分析建模的基础上,利用其高低频和时序特性,研究了一种小波变换和长短时记忆神经网络相结合的去噪方法。首先通过Allan方差分析IMU输出误差特性,构造误差模型,其次借助小波变换将IMU误差分解为高低频成分,分别利用小波阈值去噪和长短时记忆网络建模来降低噪声。最后以小波重构方法得到去噪后的IMU测量值,将此方法应用于6D激光标靶和IMU组合测量系统的姿态解算,经过比对实验,能够有效分离随机误差频率特性,进一步消除高频噪声,优化姿态误差,提升组合系统动态性能。     

动态称重系统及数据处理算法的研究

为了减少振动成分的影响,介绍了一种动态称重系统的数学模型和数据处理算法,分析了动态称重误差的来源,结合传感器的实际输出波形,讨论了八重积分法消除低频干扰的原理,并给出了以MCS-51为处理器的具体实现方法和软件算法。现场实验表明,该系统技术参数可达动态误差±1％,经山西省科技厅技术专家认定,具有国内同行业领先水平。     

线性Infomax自组织算法的性能分析

自从Ｌｉｎｓｋｅｒ提出生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则（Ｉｎｆｏｍａｘ）以来，Ｉｎｆｏｍａｘ算法已被成功地应用于很多领域。作者在“非线性Ｉｎｆｏｒｍａｘ自组织算法的盲源分离机理”一文中研究了输入－输出为非线性映射、无输入噪声时Ｉｎｆｏｍａｘ算法的性能，本文在以前工作的基础上，详细讨论了在输入－输出为线性映射、输入信号和噪声为高斯分布条件下Ｉｎｆｏｍａｘ算法的性能，并与传统的ＰＣＡ算法作了比较分析。     

改进的卡尔曼滤波在MEMS陀螺仪信号处理的应用

针对MEMS陀螺仪的输出随机漂移误差影响测量精度的问题,提岀一种改进的卡尔曼滤波方法进行MEMS陀螺仪误差补偿。传统的卡尔曼滤波方法是针对时域内的随机序列采用统计特性进行递推估计,从而得到测量所需要的信号。本文在传统卡尔曼滤波算法的基础上引入衰减因子和差分控制项,以此自适应地估计卡尔曼滤波量测噪声方差,并结合硬件系统将该算法进行静态性能试验和动态性能试验,使用Allan方差分析法对原始陀螺仪信号以及误差补偿后的陀螺仪信号进行对比分析。对比数据结果表明,陀螺仪静态随机误差得到了有效的抑制,从而验证了该算法在陀螺仪静态数据处理方面具有一定的应用价值。     

基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理

为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.     

基于计算听觉场景分析的混合语音信号分离算法研究

人耳听觉系统能够在强噪声的环境下区分出自己感兴趣的语音,基于计算听觉场景分析(CASA)的基本原理,其重点和难点是找到合适的声音分离线索,完成目标语音信号和噪声信号的分离.针对单通道浊语音分离的问题,提出了一种以基音为线索的浊语音信号分离算法.在白噪声、鸡尾酒会噪声等六种噪声干扰条件下,通过仿真实验结果表明,相比于传统的谱减法,语音分离算法的输出信噪比平均提高了7.47 dB,并有效抑制了干扰噪声,改善了分离效果.     

环形激光陀螺的神经网络消噪

分别应用BP神经网络和DRNN网络对处于静止和运动状态下的环形激光陀螺输出信号中的噪声进行了消除,并应用Allan方差方法对消噪前后的陀螺信号进行了对比分析.结果表明使用神经网络对RLG进行消噪是可行的,而DRNN网络作为一种动态网络,其去噪效果及陀螺初始启动时的信号跟踪能力要优于静态BP网络.使用神经网络去噪的方法对研究环形激光陀螺的误差补偿及快速启动是有实际意义的.     

Multinode sensing with forward error correction and differential evolution algorithms for noisy cognitive radio networks

Spectrum sensing is a vital phase in Cognitive Radio (CR) to identify the unutilized spectrum for dynamic spectrum access (DSA). Cooperative/multinode sensing is being used for signal detection to achieve spatial diversity gains. In cooperative sensing, the sensing channels are assumed to be noisy. However, the reporting/control channels (channels between CR and fusion center) are also contaminate with the noise, which degrades the cooperative detection accuracy. In this paper, (i) effect of reporting channels are studied and used forward error correction technique (convolutional encoder) to mitigate the effect of reporting channel noise, (ii) differential evolution algorithm is used to evaluate the optimum weights for cooperative users to maximize the sensing performance. Three different detection methods are considered for performance analysis. The simulations are carried out with different signal-to-noise ratio in control channel with and without error correction. The results reveal that, detection probability and accuracy of the system can be improved with convolutional coding together with differential evolution algorithm.     

基于六轴MEMS器件姿态测量系统

为了解决噪声和漂移等原因造成的误差不断累积的问题,针对陀螺仪的静态性能以及加速度计的动态性能,提出了一种利用六轴MEMS器件对照相机三脚架的稳定测量系统,介绍了MEMS器件的工作原理,介绍硬件系统和软件系统,完成了基于ADXR450陀螺仪和ADXL355加速度计的检测硬件系统设计,通过传感器获取角速度加速度信息,采用不同的滤波方式对输出结果进行了分析,比较卡尔曼滤波和一阶RC数字滤波;经比较,卡尔曼滤波实时性更好,一阶RC滤波动态响应更好;实验证明,系统静态下更适用于一阶滤波,计算出姿态测量角度误差在0.104°以内,得到理想的姿态信息,能有效地提高检测目标姿态的精度。     

基于STD标准的ATS软件平台

基于测试和信号定义(STD)标准给出的形式化定义,对自动测试系统(ATS)软件平台进行静态与动态建模。通过绘制类图的方式明确接口之间的关系,改进STD中的信号状态转换图,设计该软件平台的时序关系。实验结果表明,该平台通过信号组件之间的Sync接口与Gate接口可灵活、准确地实现信号触发与同步功能。     

高精度测频方法及其在四频激光陀螺中的应用

为了减小普通电子计数法测频时的±1量化误差,采用数字滤波来滤除量化噪声,设计了一种高精度测频电路.使用现场可编程逻辑阵列(FPGA)器件和VHDL语言设计了测频系统,对信号发生器所产生的标准信号的测量结果表明快速滤波基本消除了量化误差的影响,实现了高速、高精度测频.该方法具有等间隔测量的特点,已用于四频激光陀螺的测试研究.     

基于PIR Sensor的单目标跟踪系统的设计与实现

针对基于热释电红外传感器的人体跟踪系统在实际环境中,由于受环境噪声和硬件参数影响而误差较高的问题,本文提出了一种基于热释电红外传感器PIR Sensor(Pyroelectric Infrared Sensor)的高精度人体目标跟踪方案。该方案首先对检测区域内运动人体热辐射的红外信号特征进行了提取,然后利用PIR Sensor定位节点自身几何参数和探测数据,得到初步定位结果。最后通过Kalman滤波算法对初步定位结果进行滤波处理并更新目标的状态信息,实现对检测区域内人体目标的定位与跟踪。实验表明,该系统的跟踪误差与同类跟踪系统相比降低了71.96%,证明了该系统具有较高的跟踪精度。     

考虑转台定位误差时的快速自对准方法研究

捷联惯导初始对准精度直接影响到惯导系统的工作精度,传统自对准方法对转台定位精度要求较高,转台存在定位误差时严重影响自对准精度。提出了一种考虑转台定位误差条件下的捷联惯导快速两位置自对准方法,根据对准位置与旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差实时更新计算,辨识出初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果迭代修正,从而实现动态条件下的高精度寻北。对该算法在静、动态环境下的寻北性能进行了实验验证,实验结果表明:静态环境下寻北精度的1倍标准差为18.3248″,动态环境下寻北精度的1倍标准差为32.633 07″,对准精度与计算速度均满足要求,能够有效克服转台定位误差对自对准精度的影响,具有一定的工程应用价值。     

互补滤波和卡尔曼滤波的融合姿态解算方法

针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、精度低的缺点和常规的姿态解算算法精度不高等问题,提出了一种互补滤波和卡尔曼滤波相结合的融合算法.该算法基于姿态角微分方程建立系统的状态方程模型,利用互补滤波后的姿态角作为系统的观测量,再应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合了陀螺仪、加速度计和电子罗盘的测量数据.为验证该算法有效性,用带有传感器的开发板依次进行静态和动态测试,实验结果表明:结合了互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法,在静态时能够抑制姿态角漂移和滤出噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度.     

传感信号采集中的误差受控压缩与压缩上限的确定

提出了一种传感信号采集中的误差受控压缩算法.为适应传感信号特征多变的情况,根据各段信号的自相关系数动态调整梯度预测器的系数;通过改进最大步长均匀量化器降低量化噪声;采用Golomb-Rice编码算法对量化后的预测误差序列进行编码.根据数据采集系统前端噪声水平确定压缩误差参数的上限,进而获得压缩比的上限.算法在供水管道泄漏信号采集中的应用表明,压缩比达2.63时,压缩后重构信号漏点定位误差增加量小于0.2 m.     

基于Piecewise算法的反正切运算器的设计

在科学计算、数字信号处理和图像处理等诸多应用中,反正切运算都是常用的基础操作之一。基于Piecewise算法,面向某型DSP芯片设计了一个符合IEEE-754标准的单精度浮点反正切运算器。为了达到设计精度,分析和限制了运算过程中的所有误差。为了确保输出结果具备与原函数一致的单调性,提出了一种可确保算法单调性的设计方法。为了降低硬件成本,使用了二级分层分段方法,并实现了基于电路静态和动态分析的信号位宽设计与优化。基于FPGA的仿真结果表明,反正切运算器所需硬件成本较小,其输出结果与标准结果之间的误差小于1 ulp,且运算器输出具有良好的单调性。