降低OFDM系统峰均比的SI-PTS算法

针对正交频分复用系统的高峰均功率比问题,在传统子块交织和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法的改进基础上提出了联合SI-PTS算法。算法中提出了1个新的子块交织方案,其中的每个子块相互交织。另外,还提出了1个新的相位因子优化方案,方案中的相位因子只有两相序列,迭代次数等于子数据块的数目,极大地降低了计算复杂度。所提算法基于传统PTS算法,利用新的优化方案优化部分传输序列,并结合新的子块交织技术,打乱原正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号序列,以降低其相关性,并进而降低OFDM系统的PAPR值。仿真结果表明,SI-PTS算法与传统PTS、SLM算法相比,能有效地改善OFDM系统的PAPR性能,并在保持系统误码率性能的前提下,有效地降低计算复杂度;SI-PTS算法对PAPR的抑制能力随着子载波数目的增加而下降,随着分组数的增加而提高。     

铁镓复合棒换能器设计及非线性驱动研究

提出了一种针对无偏场铁镓换能器非线性驱动方式,该方法通过设计输入电信号函数以匹配磁致伸缩非线性应变函数,从而实现换能器的简谐波输出。通过理论分析,寻找到中低磁场下简单信号实现非线性驱动——半频驱动。研制了复合棒铁镓换能器并在水池进行半频激励测试,结果表明,采用无偏场的半频驱动方式激励换能器在4.2 A电流时声源级达到192 dB,能够无失真工作,实验验证铁镓换能器非线性驱动具有可行性。对高磁场时的非线性驱动进行了理论仿真分析,并设计了非线性驱动信号。     

大型机电设备故障信号实时采集方法研究仿真

大型机电设备工作环境复杂,故障频发,需要对故障信号进行实时采集和有效检测。传统方法采用时频分析的统计信号处理进行故障信号采集,对低信噪比的故障信号检测性能不好。提出一种基于非线性时间序列分析和相空间重构的大型机电设备故障信号实时采集方法,实现故障的检测和诊断。构建大型机电设备的故障数据检测模型,基于相空间重构分析的故障诊断方法,通过经验模态分解方法提取故障信号的特征信息,以此为数据基础建立智能专家系统,实现大型机电设备的故障诊断。在大型机电设备3种工况模式下测试大型机电设备的性能,得到信号采集时域波形,并进行相空间重构分析,实现故障分类诊断仿真,仿真实验表明,采用该方法进行故障信号的实时采集和故障诊断,故障分类性好,故障检测和诊断的效率较高。     

IPMSM低速工况下的转子位置估计方法

在内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM)低速工况下,不同于传统的将高频方波信号注入估计的同步旋转坐标系d轴的方式,本文提出一种将高频方波信号注入静止坐标系α轴的无位置传感器方法,并考虑逆变器非线性对高频信号注入精确度的影响,提出一种新的信号解调方式,在转速环信号解调过程中无需使用低通滤波器(low pass filter,LPF),提升了转速环的带宽。仿真实验结果验证了所提出的转子位置估计方法的有效性。     

基于小波分解和支持向量机的办公建筑空调负荷预测北大核心

提出了一种基于小波分解-支持向量机(WD-SVM)的办公建筑空调负荷预测建模方法,利用小波分解将具有较强随机性和非线性的空调负荷信号进行分解,然后利用支持向量机对分解后不同频率下的分支数据进行预测建模,从很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的支持向量机预测精度波动。仿真结果表明,WD-SVM方法的预测精度评价指标EEP比单支持向量机法降低33.6%,预测精度有明显提升。     

联合重叠压缩感知法消除水声通信系统限幅噪声

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信系统的高峰值平均功率比(Peakto-Average Ratio,PAPR)问题,在发射端采用了压扩变换法和限幅法联合的方法降低PAPR。由于限幅法会产生带内干扰和带外噪声,降低通信系统的误码性能,因此利用限幅噪声的稀疏性,在接收端采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)法对限幅噪声进行估计和恢复。限幅噪声的估计受信道估计准确性的影响,为提高限幅噪声估计的准确度,提出了重叠压缩感知算法,在恢复限幅噪声的过程中利用了压缩感知信道估计法估计所得的信道信息和发射数据对限幅噪声进行估计,有效降低了限幅法对系统误码性能的影响。仿真和水池实验验证了该算法的有效性。     

基于小波分解和支持向量机的办公建筑空调负荷预测

提出了一种基于小波分解-支持向量机(WD-SVM)的办公建筑空调负荷预测建模方法,利用小波分解将具有较强随机性和非线性的空调负荷信号进行分解,然后利用支持向量机对分解后不同频率下的分支数据进行预测建模,从很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的支持向量机预测精度波动。仿真结果表明,WD-SVM方法的预测精度评价指标EEP比单支持向量机法降低33.6%,预测精度有明显提升。     

基于改进人工鱼群优化的PTS相位系数搜索算法

为了克服传统的PTS算法运算程序复杂,计算量大,搜索复杂度高的不足,提出了基于改进人工鱼群优化的PTS相位系数搜索算法。该算法通过穷举搜索选择最优的相位旋转因子,将最小峰值平均功率比的求解过程转化为非线性约束的优化问题,利用改进的人工鱼群优化算法,在全局范围内求解最优相位因子,使得相位序列的搜索能够快速向最优相位序列收敛,从而得到具有较小峰值平均功率比的信号并在不影响性能前提下减小时间复杂度。实验结果表明,与传统PTS算法相比,本文提出的算法搜索复杂度降低,PAPR值变小,具有一定的应用价值。     

某型无人直升机俯仰姿态制律设计与仿真

某型无人直升机非线性模型在线性化过程中存在简化中高频段模型特性的问题,本文提出一种对非线性模型采用频域扫频的方法得到纵向俯仰角速度线性模型的方法,并采用常规小扰动线化方法与之对比,分析了两种线化模型的差异,针对两种线化模型分别进行PID控制器设计与仿真实验,仿真结果表明,扫频线化模型能充分反映非线性模型特性,以扫频线化模型设计的PID控制器对非线性和线性模型都能进行有效控制。     

形态学组合滤波方法在机械振动信号处理中的应用

数学形态学是一种非线性信号处理方法,不同于其他信号处理方法,数学形态学变换完全在时域中进行,无需进行时域和频域的转换,运算简单,速度快。工程现场拾取的振动信号往往含有大量噪声干扰,本文采用开闭和闭开的形态学组合滤波方法对振动信号进行处理。通过仿真信号和实测振动信号的处理结果表明,形态学组合滤波方法不仅能保留信号中的低频成分,具有优良的低通特性,同时处理后的信号具有相位保持的优点,对于脉冲干扰或白噪声均真有良好的抑制作用。