基于混频的二相编码信号参数估计

提出了一种对二相编码(BPSK)信号子脉冲宽度估计的新方法。通过获取BPSK信号的精确频率,构造相位相差π/2的正弦信号和BPSK进行混频,提取两次混频后信号的包络交叉点来对BPSK信号的相位跳变点进行估计,从而获得信号子脉冲宽度估计。仿真试验表明:在低信噪比(SNR)情况下可以较好地获得BPSK信号的子脉冲宽度估计值。     

雷达脉冲信号检测及参数估计新方法

基于信号包络的信号检测是从信号与噪声能量差异的角度来区分两者,因此在信噪比较低的情况下包络检测效果不好。针对这个问题,提出利用信号的特征值——奇异谱斜率来区分信号和噪声,并从脉冲宽度角度来检测信号。在低信噪比环境中该方法可以有效地检测脉冲信号的有无,而在较高信噪比时该方法可以估计脉冲信号的到达时间和脉冲宽度。仿真试验证明了新方法在信号检测和参数估计方面的优越性。     

模拟电路参数变化检测最优混沌激励设计

针对混沌信号激励下模拟电路系统的参数变化检测,设计了李亚普诺夫指数可调的加速混沌振荡器电路作为被测电路的激励源。进而,利用Kaplan-Yorke猜想确定了混沌振荡器与被测模拟电路相匹配的加速域,从而保证了输出相空间能够反映被测系统参数的变化。最后,以预测误差作为参数变化特征,利用回溯搜寻算法实现了对匹配加速域中最优加速因子的定位。将加速混沌振荡器调整为最优加速因子后,其输出信号为最优混沌激励。仿真结果表明,匹配混沌激励保证了输出相空间能够反映被测电路参数变化,且在最优混沌信号激励下,将会明显提高被测电路参数变化检测时的精度及效率.     

采煤机螺旋滚筒的改进设计

多年来 ,企业一直把提高产品块率列为生产中的关键技术进行攻关 ,其中研究设计高效高块率采煤机是提高煤炭块率的关键。为此 ,我公司机修总厂从1994年以来就一直不断地进行采煤机螺旋滚筒的技术改造。首先 ,开发研制了AM500、MXA600采煤机的高效高块率螺旋滚筒 ,在古书院矿3 #煤层13309工作面下分层开采中 ,块率增加约4 %。在此基础上 ,1995年对第二代滚筒结构参数又进行了优化改进 ,改进后装载率高于95 % ,块率提高到5 %。并开发研制了用于9 #煤层采煤机的直径1.4m滚筒 ,井下使用过程中 ,性能优于AM500(薄 )采煤机滚筒。1998年 ,把高效…     

基于Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法

本文介绍一种基于计算最大Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法，它应用混沌方法对一个变周期的多谐振荡器的输出信号进行处理，利用数据替代法生成电路故障数据，借助于小数据量法计算相应的最大Lyapunov指数，将这种混沌特性分析应用于强非线性模拟电路的故障诊断，并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对该方法进行了计算验证。     

FDTD法分析等离子体对通信信号的影响

介绍了时域有限差分(FDTD)算法的基本原理,对FDTD算法进行了理论研究和公式推导,建立等离子体的模型,并运用FDTD算法对等离子体和电磁波间的作用机理进行了数值计算。运用MATLAB软件对结果进行了仿真,分析了等离子频率、等离子数量和碰撞频率等重要参数对电磁波反射特性的影响,并由此可得计算结果与目前的解析法和WKB方法结果接近,具有很高的准确性。     

空时分组码在不同衰落信道的仿真与分析

通过仿真验证了空时分组码的适用信道和其抗衰落性能。介绍了Almouti所提出的正交空时分组码的基本编译码原理,分别在高斯信道、瑞利信道和赖斯信道的状况下对其进行了仿真,并对结果进行了分析。总结了正交空时分组码在不同衰落信道中的性能,通过仿真试验说明空时分组码的适用信道是散射分量丰富的赖斯信道和瑞利信道。     

基于GA理论的Volterra核辨识的多音激励设计

为了克服以往在Volterra核辨识的多音激励信号设计过程中,由于不恰当的选择多音激励信号相位而导致出现信号出现的强波峰,提出了一种新的基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的多音激励信号设计方法.分析了多音激励下Volterra核的输出性质,提出了Volterra核辨识多音激励信号设计应满足的条件;以最小化波峰因子(Crest factor,CF)作为目标函数,将多音激励信号的相位选择问题看成一个多元优化问题,便于采用遗传算法来求解该问题;根据实际问题确定变量的取值范围,编码方式及遗传算法的控制参数等.理论分析及实验结果表明,该方法在不改变功率谱的情况下,可显著降低信号的CF,避免了强波峰的产生,是一种实用的方法.     

自稳定的双目的特征对提取算法及其收敛性分析

提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所提出的算法进行收敛性分析,并确定算法收敛的边界条件.与已有算法对比的仿真实验验证了所提出算法的收敛性能.