一种任意相关噪声异类传感器测量融合算法

基于测量融合理论提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统目标跟踪算法。该算法在构造跟踪滤波器时，在增益阵中引入了测量噪声与系统噪声相关以及测量噪声之间相关项，增加了描述多传感器融合系统的信息量。仿真结果表明，由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性，测量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能，并且航迹跟踪的精度得到了改善。     

用于闪电磁场测量的感应式传感器

针对闪电电磁脉冲频谱较宽的特点,设计一种用于闪电磁场测量的宽频带感应式传感器。采用空心线圈作为接收传感器,提高传感器工作带宽;建立传感器等效噪声模型,对传感器灵敏度和噪声水平进行了理论分析和仿真,研制了低噪声检测电路,设计制作了一款低噪声、宽频带、感应式磁场传感器。采用亥姆赫兹线圈对传感器进行了标定,并在磁屏蔽室内进行了噪声水平测试,测试结果表明,传感器带宽为1～100 kHz,在10 kHz处噪声为20 f T/(Hz)~(1/2),在100 kHz处噪声为4 f T/(Hz)~(1/2),测试性能与理论分析一致。     

地空频率域电磁系统空心线圈传感器优化设计

针对地空频率域电磁法(GAFEM)的大范围、快速探测需求,研制了一种适用于GAFEM的高灵敏度、低噪声、低质量的空心线圈传感器(ACS)。首先,根据一维正演计算了收发距10 km处的等效面积归一化响应电压,进而确定传感器灵敏度和噪声水平的指标需求;然后,建立ACS的电路等效模型,并对电路噪声进行分析计算,引进拉格朗日乘子法来优化ACS的设计参数以达到灵敏度、噪声和质量指标要求;最后,根据优化参数设计空心线圈传感器,在电磁屏蔽室对其进行测试,结果显示在噪声参考频率(100 Hz)处,优化传感器噪声为0.09 pT/Hz~(1/2),灵敏度为14.7 mV/nT,总质量为1.25 kg。野外实验表明,地面同一测点处,本文优化ACS测量的磁场幅度与AMTC-30磁棒的测量值一致;且在空中飞行中,该ACS能获得有效磁场信号。     

传感器实用电路基础

第四讲 传感器电路的噪声与抑止 在传感器电路的输出信号中,除了传感器从对象所获得的信息外,还混入一些无关的信号,这种无关的信号统称为噪声。噪声的存在降低了传感系统的精度和分辨率。因而抑止噪声是有效使用传感器的重要环节,也是提高传感系统分辨率,获得高精度电路     

航空ZTEM磁传感器调理电路低噪声优化设计

航空Z轴倾子电磁测量系统(ZTEM)空心感应磁传感器的感应线圈具有源阻抗大的特点,并且调理电路需要设置高通滤波器来抑制低频干扰。为实现电路的低噪声设计,针对感应线圈源阻抗大的问题,第一级采用以差分结型场效应管(JFET)对管为核心器件的负反馈结构,通过对第一级电路进行噪声建模,得出只有当JFET电压噪声是唯一主要噪声源时,电路整体性能最优的结论;针对低频部分,由于高通滤波器影响导致电路噪声特性被抬高的问题,通过优化第一级电路增益和高通滤波器截止频率的方法得以改善。实验结果表明,该电路结构简单,调试方便,其电流噪声为11 fA/√Hz,电压噪声为4 nV/√Hz@30Hz和2 nV/√Hz@1kHz。与超低噪声放大器LT1028和OPA827的对比实验表明,自制电路在ZTEM空心感应线圈动态阻抗范围内,噪声性能优异,满足ZTEM信号调理电路低噪声优化设计的预期要求。     

EKF交互多模型算法在目标跟踪的应用

针对移动目标跟踪过程中,传感器感知信息存在噪声以及运动轨迹突变导致目标观测失真甚至丢失的问题,提出了一种扩展卡尔曼滤波交互多模型算法(EKF-IMM)。该算法以交互多模型算法为主体,同时融入EKF算法做滤波处理,使得在目标跟踪过程中,不仅对目标的不同运动状态具有自适应能力,同时还能对运动状态中可能的非线性问题做更好的处理,提高算法的鲁棒性。仿真实验表明,EKF-IMM算法能很好得适应多变的目标运动,与标准KF-IMM算法相比,该算法降低了噪声对传感器的干扰,提高了定位精度。     

基于模糊EKF的PMSM无传感器控制算法研究

针对采用常数矩阵不能准确描述同一电机控制系统不同运行条件下过程噪声和测量噪声的问题,提出一种基于模糊拓展卡尔曼滤波的无传感器控制算法。本算法是在拓展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)的计算过程中加入计算电流残差及电流残差方差阵的运算,取电流残差方差阵与新息方差阵的特征值的模之差作为控制器输入,构造模糊控制器,实现在变换运行条件时变过程噪声与测量噪声的控制,从而使电机控制系统在不同运行条件下稳定运行。仿真实验结果验证了应用本算法,既可以实现电机在不同运行条件下高精度无传感器自适应控制,又具有较强鲁棒性。     

基于综合滤波算法与模糊PID控制的温度控制系统

为满足某氮氧化物(NO_x)传感器精度测试系统"传感器温度应维持在750℃以确保测试结果的准确性"的要求,提出了一种综合滤波算法(以中位值、滑动平均、消抖滤波法及平移不变量小波去噪法为基础)用来消除噪声对温度信号的干扰,并辅以模糊自适应PID控制以维持传感器温度在750℃左右。实验证明:该综合算法可消除大部分噪声的干扰,能使传感器温度稳定在750±1℃,满足了检测系统的需要。     

基于STM32的煤矿用噪声声级传感器的设计

为了有效地对煤矿井下噪声进行监测,设计了一种基于STM32的煤矿用噪声声级传感器。介绍了传感器的工作原理,设计了传感器的硬件电路,并详细介绍了其中的前置放大电路、频率计权选择电路和通信电路。介绍了传感器的软件设计流程,移植了μCOS-Ⅲ嵌入式实时操作系统,提高了数据处理速度。实验表明:与1级声级计对比,传感器的最大测量误差为2.03%。     

力传感器动态特性测试与性能改进

提出了一种力传感器的动态校准 ,介绍了用有源模拟滤波器改善力传感器动态性能的方法 ,包括动态补偿模拟滤波器的设计方法 ,力传感器动态器及其电路 ,动态补偿模拟滤波器电路 ,动态性能改善 (时域和频域 )的实验结果     

基于TMS320C6713的去噪自适应滤波器硬件实现

我们每天都会受到音频噪音的影响,原始信息会受到周围环境噪声信号的污染。为此,本文研究了一个多抽头自适应去噪实时硬件系统,它利用TMS320C6713上实现的最小均方算法（LMs）来去除与音频相关的应用程序中接收到的不期望出现的噪声信号。文章首先介绍了最小均方算法的c语言实现并在CodeComposerStudio上进行仿真,最后在C6713上实现。考虑不同的音频输入,进行了三项实验来测试所设计的自适应去噪系统的效率。实验采用300、500、800、1000和3000Hz的音频信号及男性语音信号为输入的参考信号,持续检测信号中的噪声,直至将它全部去除。此外,还研究了与自适应去噪系统性能相关的收敛速度、滤波器安排顺序以及信噪比。实验结果表明,所设计系统其信噪比有很大的改善。     

基于Kinect传感器的室内机器人自定位研究

针对同步定位地图创建（SLAM）中的定位问题,提出一种基于Kinect传感器的室内机器人自定位方法。利用Kinect传感器采集图像信息和深度信息,获取场景图像的SIFT匹配特征点集,并将特征点集的像素和深度信息转为三维数据,利用ICP算法计算机器人相邻位姿的旋转矩阵与平移向量。采用RANSAC方法去除SIFT匹配外点,提高了运动参数的计算精度。通过实验验证该方法的可行性。     

Dynamic compensation for sensors based on particle swarm optimization and realization on LabVIEW

以冲击波压力测试为背景,介绍了一种基于粒子群优化算法(PSO)的动态补偿数字滤波器的设计方法。对压力传感器进行动态校准实验和计算机仿真,根据传感器动态标定时的输入输出数据及参考模型,利用粒子群优化算法进行寻优,得到的全局最优值即为传感器动态补偿器的系数,并利用LabVIEW平台完成了动态补偿滤波器的设计。实验结果表明:经过补偿器处理后的信号与输入的被测信号有良好的一致性。     

一种MCG信号的自适应预测滤波方法

与心电圈相比较,心磁检测具有无需电极,对某些局部心肌电流高度敏感,可以用于早期心脏疾病的诊断。但心脏磁场信号在检测过程中会被噪声所污染,使得信号本身的可辨识性降低,因此需要对该信号进行降噪处理。在单通道信号采集系统无噪声参考输入端的情况下采用自适应滤波方法,需要对待处理信号进行线性预测,本文提出的改进LMS（Least Mean Square）算法的自适应预测滤波器,无需噪声参考信号即可对心磁信号进．彳亍滤波,通过三种不同噪声的滤波仿真结果可见,采用自适应预测滤波器处理后明显提高了信噪比,具有一定的学术意义和实用价值。     

无线电子鼻测量系统设计与实现

介绍一种用于远程实时环境气体浓度精确监控的无线电子鼻网络节点设备,讨论了用于环境测量的电子鼻的节点设备组成和原理。同时考虑到气体传感器噪声及环境噪声对测量精度影响,建立了气体浓度测量的卡尔曼滤波模型,重点讨论卡尔曼滤波技术应用到气体浓度测量过程中,通过实验数据的结果确定了滤波器参数,提高了噪声影响下气体浓度的测量精度。     

基于PMAC的自动导引运输车智能控制

为实现对自动导引运输车（AGV）的智能控制,采用基于PMAC2为核心的计算机控制系统,完成了系统的软、硬件设计;建立了运动学模型,并对AGV航位推算及运动控制算法进行了研究;利用控制算法和陀螺仪、超声波传感器、编码器等检测技术得到了机器人的位姿,并对轮式移动机器人的二次闭环算法进行了仿真和实验,实现了准确定位和智能控制。反复的试验和应用证明,此控制系统和控制算法可行且运行可靠。     

粒子群优化算法实现的WSN路由协议的可靠性验证

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中传感器节点能量的有限性,通过改进WSN路由协议来降低整个网络的能耗,从而提高其生命周期。主要分析粒子群优化算法实现的WSN低能耗路由协议(PSO-LP)与经典LEACH协议和基于粒子群算法的LEACH协议LEACH-PSO相比的优越性,并通过MATLAB仿真实验从生命周期、网络剩余总能量、簇头节点分布等方面验证了PSO-LP协议使传感器节点的能量利用率达到最大化,显示了PSO-LP算法在均衡网络能耗方面的有效性。     

直线电机脉宽调制算法及仿真研究

为解决目前常规空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法存在的计算繁琐、难以数字化实现的缺点,在综合分析永磁直线同步电机(PMLSM)控制原理的基础上,提出了一种用于永磁直线同步电机的新型SVPWM快速算法。该算法通过永磁直线同步电机位移传感器的检测值完成扇区判断与开关工作时间的计算。最后,通过Matlab/Simulink建立了仿真模型。仿真结果表明,该算法效果良好,解决了常规SVPWM算法由于反正切函数运算而导致系统响应慢、控制精度低的问题,具有一定的实用性与可行性。     

多传感器多目标滤波算法中的计算问题探讨

多传感器多目标跟踪已广泛应用于军事、工业、农业及人们的日常生活之中。多目标跟踪是将传感器接收到的众多量测值按照来源分类,给出各跟踪目标的运动轨迹,并分析运动轨迹的准确性和可靠性。该文利用有限统计理论（FISST）、高斯型单目标、多目标滤波近似似然函数,对多目标滤波算法中存在的精度计算问题进行研究,为多传感器多目标的检测、数据融合及预测提供了一个简化、全概率运算依据。     

基于改进小波域阈值法的平移不变振动信号去噪

针对含噪振动信号的去噪问题,采用了目前最有效的小波算法。在传统小波域阈值法的基础上,克服了软、硬阈值的缺陷,采用了新的闽值函数,并通过平移不变小波变换对去噪效果进行了强化。通过与几种方法去噪效果的仿真对比,其结果表明,新的去噪方案可以获得最大的信噪比（SNR）,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,并在实际振动信号的处理中得到了很好的应用。