应用分数低阶循环相关估计单电磁矢量传感器的波达方向和极化参数

提出了一种在α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰并存背景下基于分数低阶循环相关(FLOCC)联合估计单电磁矢量传感器波达方向(DOA)和极化参数的多重信号分类(MUSIC)方法。该方法利用信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰信号;然后利用MUSIC方法对单电磁矢量传感器的DOA和极化参数进行联合估计,并利用DOA参数与极化参数的相互独立性,将传统MUSIC方法的四维搜索简化为两次二维搜索,从而有效地减少该算法的计算量。对所提算法与基于分数低阶矩的MUSIC算法进行了实验对比。结果显示:提出的方法可充分地抑制与待测信号循环频率相异的任意循环平稳干扰信号;在α和高斯混合信噪比为0dB,信干比为3dB时,估计得到的DOA和极化参数的均方根误差分别为0.3°和0.7°,明显优于基于分数低阶矩的MUSIC方法。     

基于极化域平滑的宽带循环平稳相干源波达方向估计

提出一种基于极化域平滑的宽带循环平稳相干源波达估计方法.该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及信号的极化多样性,解决了宽带相干信号的一维波达方向(DOA)估计问题.该方法在小影响阵列孔径的情况F,进一步提高了可估计的相干信源数目,具有信号选择和噪声抑制能力.仿真结果验证了新方法的有效性.     

一种信号参数估计的小波去噪方法

针对MUSIC算法在低信噪比(SNR)和信号到来角(DOA)间隔较近时估计性能下降的问题,提出了一种信号参数估计的小波去噪方法,并从伪二维图像去噪的角度对阵列去噪的性能进行了验证.仿真结果表明,对去噪后的信号接收矩阵应用MUSIC算法,不仅可以提高DOA估计的SNR,而且可以提高DOA间隔较近时的算法分辨率.     

Alpha稳定分布下OFDM信号循环谱分析

基于稳定分布构造的信号处理计算方法相对高斯假设的情况,对复杂噪声具有更好的抗干扰性和韧性。文章在Alpha稳定分布下基于共变系数、非平稳理论和分数低阶矩(FLOM)等理论,推导并分析了OFDM信号的循环平稳特性和低阶循环谱密度,并用Matlab对本文的算法中做了仿真验证,结果表明在Alpha稳定分布下OFDM信号的低阶循环谱密度函数的循环谱结构和在高斯模型下是一致的,但基于稳定分布所设计的算法具有良好的抗脉冲性能,为复杂环境下的调制识别以及盲信号分离研究提供了理论基础。     

归一化循环相关超声回波时延估计

传统超声回波时延估计算法是在高斯噪声背景下展开研究的,而实际工况中超声回波不仅含有高斯噪声,还含有脉冲冲击噪声(α稳定分布噪声)等,这导致传统算法失效。为了解决上述问题,本文提出了一种针对混合噪声特别是包含噪声背景下的超声回波时延估计算法:归一化循环相关时延估计算法。首先,对归一化循环相关算法理论进行了简要的介绍。接着,对归一化循环相关时延估计算法进行了理论推导分析。然后,结合仿真分析,在相同α混合噪声情况下对传统循环相关和归一化循环相关时延估计进行比较。最后,在不同信噪比下,对归一化循环相关时延估计算法的估计性能进行了分析。通过对比实验发现,在噪声特征指数趋于1时,循环相关算法已不能估计出时延,而归一化循环相关算法的误差仍能保持在0.4μs;且在-10dB信噪比下,归一化循环相关算法时延估计也能保持在10μs误差范围内。本文所提归一化循环相关算法在混合噪声特别是包含α噪声情况下能够对超声回波时延进行精确估计,具有传统算法所不能比拟的优势。     

基于噪声方差估计的小波阈值降噪研究

信号中包含的噪声不仅降低了信号的质量,而且还严重影响着各种相关处理算法的有效性,因此,高效稳健的噪声方差估计对于各类信号处理非常重要。提出一种噪声方差估计的新方法,该方法首先应用两状态高斯混合模型对高频系数建模,混合模型的各项参数通过EM(Expectation-maximum)算法迭代估算得到。在建立的高斯混合模型中,当参数满足一定条件时,可以将高频系数分为噪声类和边缘类。基于高频子带内系数的相关性,对噪声类所包含的系数再次应用高斯混合模型的方法分类,并在每个类中分别进行噪声的估计,最后对所得噪声信号计算方差作为原始信号的噪声方差估计。基于这种估计方法,将小波阈值法应用到反求工程的降噪中,实际信号的降噪结果在光滑性和特征保持方面均有较好的效果。试验表明,该噪声方差估计方法对噪声大小具有一定适应性,且小波阈值降噪法简单易行,应用广泛。     

基于极化敏感传感器阵列的扩展信号参数估计算法

移动信号源周围的局部扩散,使得同一个信号源发出的信号可以通过不同的途径和角度到达天线接收阵列。点信号源被扩展为角度扩展信号。提出了一种基于极化敏感传感器均匀圆形阵列的扩展信号参数估计算法。采用一阶泰勒展开将均匀圆阵的数据模型进行了展开,并利用信号的极化差异构造出极化旋转的不变性,提出了扩展DOA矩阵方法对信号参数进行了估计。该算法对散射体的空间非模型分布具有很强的鲁棒性。计算机仿真实验证实了此算法的有效性。     

应用序列二次规划的波达方向与多普勒频率联合估计

为了快速准确地联合估计阵列信号波达方向(DOA)与多普勒频率,提出了将序列二次规划(SQP)应用于最大似然函数优化的联合谱估计算法。该方法利用空时信号模型通过Hankel矩阵构造出阵列流型中包含DOA与多普勒频率信息的广义天线阵模型,并推导出其最大似然函数,从而将参数估计问题转化为非线性函数优化问题。然后,将SQP方法应用于似然函数的优化求解中,得到DOA与多普勒频率的估计值。最后应用SQP方法、微分进化法、遗传算法和量子粒子群算法分别进行了优化的仿真对比实验。结果表明:提出的算法具有寻优时间短,估计精度高,参数自动配对等特点,在信噪比为0dB时估计两个目标信号源的DOA与多普勒频率的均方根误差分别为0.263 6°和0.007 6rad,基本达到了阵列信号处理中参数联合估计方法的设计要求。     

基于循环多核相关熵的故障检测方法及应用

针对传统基于二阶统计量的循环平稳信号处理方法不能有效处理脉冲噪声干扰的问题,提出了一种基于循环多核相关熵的故障检测方法。首先,给出了多核相关熵的定义,推导了循环多核相关熵函数和循环多核相关熵谱密度函数计算公式,分析了循环多核相关熵的降噪机理;其次,用仿真信号验证了在低噪声比(SNR=-5)情况下循环多核相关熵的降噪性能,表明了循环多核相关熵不仅能有效抑制高斯噪声,而且能有效抑制非高斯噪声,循环多核相关熵为高斯、非高斯噪声的处理提供了一种鲁棒性处理方法;最后,将循环多核相关熵方法应用于齿轮箱齿轮齿面磨损故障诊断,实验结果表明:循环多核相关熵具有解调功能,能准确刻画齿轮齿面磨损故障的频谱特征,可有效提取淹没在强噪声环境中的微弱信号,提高了信噪比,证明了此方法为一种齿轮故障诊断的有效方法。     

适用任意平面阵列的二维宽带DOA快速估计算法

二维宽带波达方向(DOA)估计对实现水声通信定位一体化具有重要作用。双边相关变换(TCT)算法是高分辨宽带DOA估计的经典算法之一,但只适用均匀线列阵下的一维DOA估计,且计算量大。本文在对TCT简化算法(STCT)进行扩展改进的基础上,提出了一种适用于任意面阵列且具有低计算复杂度的二维宽带DOA快速估计算法。所提算法利用水声通信同步信号的已知波形对阵列输出数据进行匹配预处理,有效压缩了聚焦变换所需频点数量,从而降低了聚焦变换过程的计算量;利用余弦域加速粒子群最优化(APSO)搜索二维空间谱谱峰,在保持高搜索精度的同时显著降低了搜索计算量。相较于单纯的STCT扩展算法,所提算法保持高DOA估计精度,在信噪比为20 dB时精度约为0.02°,但计算量远低于前者。仿真和实验结果验证了所提算法的优势。     

基于试验模态参数的有限元模型的结构参数辨识

以结构系统的正交特征方程等为约束条件，从求解带约束的拉格朗日函数极值入手，提出了一种用测试的非完全模态参数辨识结构参数的方法，通过算例说明了该方法在模型中有不易测得的自由度或为聚缩模型时的应用。本文方法可用于复杂有限元模型中的参数辨识。算例表明：本文方法有较大的误差修正范围，并且有良好的辨识精度     

MasterCAM主要参数设置方法

MasterCAM作为零件数字化设计、工艺规划、仿真及制造一体化集成软件,被国内外工业企业广泛采用。为了更高效地使用MasterCAM软件进行程序设计,针对MasterCAM软件中各类参数与实际生产差别较大,不能满足实际生产需要的问题,提出了MasterCAM刀具参数和加工参数两大主要参数的设置方法,该方法通过修改MasterCAM软件默认设置,可以避免程序设计过程中的参数重复输入,减少错误发生的概率,从而提高数控编程人员的工作效率。     

切削淬火钢的刀具及其参数选择

车削高硬度的淬火钢时，可通过合适地选择刀具的材料，几何参数、切削参数，达到理想的切削效果。     

选择表面加工方法的算法

提出了通过控制生产率、质量、成本来选择有效的、合理的机械加工方法，人出了计算方法，为加工方法的选择开辟了新路。     

参数编程在梯形螺纹车削加工中的应用

针对梯形螺纹加工较繁琐的特点，利用参数编程，将梯形螺纹的加工程序编写成相应的子程序。这样就可以像固定循环一样，在主程序中给定相应的参数，然后调用子程序，就可完成相应的梯形螺纹加工程序的编写。采用此方法可以简化具有梯形螺纹结构零件的数控车削加工程序的编写。     

基于某通信系统的保障性设计参数的选择与验证

国内目前就保障性与可靠性、维修性、安全性的关系并不统一,文章从保障性设计参数涵盖可靠性、维修性等指标的角度出发,通过对通信系统的保障性设计参数的选择,说明提出相应的保障性设计参数具有可行性;并从费用权衡的角度,说明这一思想的现实意义,对装备的研制、生产、保障都有参考价值。     

球面二自由度冗余驱动并联机器人系统动力学参数辨识及控制

以伺服电机驱动的球面2-DOF冗余驱动并联机器人为研究对象,首先,建立了机构惯性参数辨识模型,并规划了惯性参数辨识轨迹;其次,建立了机构运动副摩擦参数辨识模型和驱动系统的摩擦参数辨识模型,分别分析了二者的辨识原理,并规划了摩擦参数辨识轨迹;再次,通过辨识实验得到了机构惯性参数、机构转动副摩擦参数和驱动系统摩擦参数的辨识结果,利用辨识结果对原机构参数进行修正,获得了更为准确的机器人系统动力学模型,并通过轨迹测试实验,对辨识结果进行了验证;最后,制定了基于机器人系统动力学模型的前馈控制策略,与传统的机构运动学闭环控制策略进行实验对比,验证了该控制策略的可行性。     

基于主成份回归的铣削力系数辨识及仿真

基于平均力法建立了铣削力模型,采用二次回归方程,构造了对铣削过程适应性强的铣削力系数模型。通过运用主成分法对系数模型进行分析,发现此模型具有严重的多重共线性,因此不能应用普通的回归估计方法得到精确的系数估计值,在此情况下本文提出了快速有效的主成分回归估计法,并利用同位级正交设计方法,结合具体切削条件,设计了铣削力系数识别试验及验证仿真试验。试验结果表明,采用主成分预测精度要高于普通最小二乘法,而且试验次数少,计算量小,模型简单,参数具有明显的物理意义。     

变速箱参数结构智能CAD系统

根据参数切换机械系统的数学理论，在系统参数结构数学表达式和系统实现理论基础上，结合人工智能的方法研究开发了变速箱参数结构智能CAD系统，为变速箱传动方案设计提供了一套新的理论和方法。