小型尾坐式飞行器自适应SRUKF姿态算法

针对小型尾坐式飞行器姿态估计问题,设计了由陀螺、加速度计、磁强计组成的姿态测量系统。为了抑制MEMS陀螺漂移导致的姿态误差,以四元数为状态变量,以加速度计和磁强计的输出作为观测变量,建立了滤波模型。采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)对传感器信息进行融合,保证了滤波算法的数值稳定性。由于小型尾坐式飞行器抗干扰能力弱,引入自适应算法,解决了量测信息受到干扰时滤波精度下降的问题,提高了系统的鲁棒性和可靠性。仿真结果表明,存在外界磁场干扰时,姿态误差小于1°。通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。     

基于数字线性化技术的高性能光载无线链路

针对光载无线(Radio over fiber, ROF)链路中的固有非线性,研究了多种数字线性化技术,来提高链路性能。下行链路针对多频段多制式场景,提出采用多维数字预失真技术,最大输入射频功率增加了3 dB,进而提高了下行链路的射频功率传送效率。同时,提出了多维预失真在2倍过采样率,考虑5阶非线性,无记忆时有最佳的链路性能改善。上行链路采用基于输出截断点获取的数字后补偿技术,仅需确定系统三阶截断点(Output third-order intercept point,OIP3)即可完成非线性补偿函数的确定与失真的补偿,无杂散动态范围(Spurious free dynamic range,SFDR)可提高到128.3 dB·Hz2/3;上行链路针对多频段多 制式架构采用盲估计数字后补偿技术,动态范围提高了3 dB。     

基于远程监控图像的绝缘子覆冰检测算法

提出一种基于远程监控图像的绝缘子覆冰情况检测算法。本文算法充分利用边缘检测方法和其他图像处理方法,对覆冰绝缘子侧面冰棱的边缘情况进行精确的检测。本文算法还引入了摄像头的标定参数,使其能更加准确地估计覆冰绝缘子侧面的冰棱长度。当摄像头因为外力或其他因素而产生角度偏移时,本文算法能及时地对摄像头标定参数做出修正,并利用新的标定参数重新估计绝缘子的覆冰情况。实验结果表明,本文算法对绝缘子侧面冰棱边缘检测效果显著,满足实时监控和预警报警的要求。     

基于循环自相关的NC-OFDM信号参数的盲估计

在认知无线电(CR)环境中,频率资源不足的问题越来越严重,非连续正交频分复用（NC-OFDM）能够工作在非连续的频谱环境,针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,提出用循环自相关的方法。该方法首先分析循环平稳信号特点,然后根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率α以及时延τ切面图具有离散谱线特征进行参数估计,最后对NC-OFDM信号的循环自相关进行数值仿真。仿真结果表明在低信噪比下,能有效估计NC-OFDM信号的参数及识别零前缀的正交频分复用信号（ZP-OFDM）,且实验证明关闭近90%的子载波数目,都能够实现NC-OFDM信号的参数的盲估计。     

炭石墨制品抗冲击强度试验方法的研究

概述了炭石墨制品抗冲击强度试验方法的研究过程，并用误差估计理论论证了该方法的科学性和可行性。     

山西省孝义市近40年气候变化特征分析

为了深入研究山西省孝义市气候变化特征,采用Mann-Kendall检验、滑动T检验及Morlet小波变换等方法对孝义市1975-2015年气候要素进行趋势估计、突变检验、周期分析及发展趋势预测。结果表明:近40年来,孝义市年平均气温呈显著上升趋势,突变年份为1996年,存在32、9 a长周期;年降雨量呈不显著下降趋势,突变年份为1990年,存在32、6 a长周期;年蒸发量呈显著性上升趋势,突变年份为1997年,存在32、10 a长周期;年平均相对湿度呈显著下降趋势,突变年份为1982、2003年,存在15、32 a长周期。孝义市1975-2015年年代际气候经历了"冷湿-暖湿-暖干"的变化过程,预测全境2017-2030年年代际气候将经历"冷湿-暖干"的变化过程。     

用于移动终端的低复杂度快速运动估计算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出一种高性能、低复杂度的运动估计算法。算法根据相邻块运动矢量的分布特性,判断运动趋势的可预测性,进而自动选择不同的混合搜索策略;再结合自适应的提前终止阈值,在保证搜索准确性的同时,大大减少了搜索点数。通过对各种类型的视频进行测试,结果表明,该算法对于不同运动类型、不同运动程度的视频序列都具有较强的自适应性,分别比UMHexagonS(Unsymmetrical-Cross Multi-Hexagon Search)和BBGDS算法节省55%和35.6%的运动估计时间,同时率失真性能保持不变。     

一种自相似流量模型的带宽估计新算法

针对现今网络业务流量的自相似特性,选取具备显著自相似特征的分形布朗运动流(FBM)为自相似流量模型,提出一种基于统计网络演算理论的带宽估计算法。该算法利用统计网络演算建模,根据时延与带宽的关系建立出自相似业务流量模型带宽需求的统计模型。通过仿真验证和数值分析,结果表明该算法比有效带宽算法更为优越,得到的带宽估计结果更紧,可以更好地提高带宽资源利用率。     

基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

     

旋转变压器信号的标定与解调

针对检波后信号存在直流偏置、幅值不等和相位偏移等问题,采用梯度估计算法,对检波后的包络信号进行离线标定;并设计了基于状态观测器的旋转变压器-数字转换(RDC)算法,对标定后的包络信号进行解调.试验结果表明,梯度估计算法收敛速度快,估计精度高.与反正切法相比,所设计的RDC算法不需通过数值差分即可获得角速度信息,干扰抑制能力强,角位置和角速度估计精度高.