基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于Retinex理论的低照度图像增强技术

Retinex算法可以有效改善受环境照度影响的图像质量。针对Retinex算法中存在的光晕、暗区域过增强、亮区域细节丢失与参数较多的问题,提出了一种低照度图像增强算法。基于Retinex理论,在HSV色彩空间,对V分量采用引导滤波与高斯平滑结合的方式估计照度分量,用对数图像处理模型(LIP)运算代替原算法中的对数变换与传统运算,求取反射分量后经灰度变换并恢复为RGB彩色图像。仿真结果表明,该算法可以有效恢复阴影区域的细节,避免上述问题的出现。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

高阶BOC信号多区域鉴别器的无模糊多径抑制算法

传统的高阶BOC信号多径抑制算法的有效收敛区间较小,不利于信号的稳定跟踪,因此提出一种多区域鉴别器的高阶BOC多径抑制算法。在伪码误差为零的附近区域,采用优化的QStrobe多径抑制鉴别器,而在其他区域采用收敛区间较大的正交BOC鉴别器。利用卡尔曼滤波器对跟踪误差进行开环估计,判断误差所处区域并进行鉴别器的实时切换。对BOC(15,2.5)和BOC(14,2)信号的仿真结果表明,该算法能够实现无模糊跟踪,且6 d B衰减多径误差包络面积比传统QStrobe算法分别改善了57%和51%。     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMe MBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMe MBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。     

基于模糊基函数网络的机械臂免模型输出反馈PD控制

针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊基函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊基函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种基于观测器的反馈控制算法的有效性。     

考虑落角约束与驾驶仪特性的自适应RBF空间末制导律

为使大口径舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,现考虑自动驾驶仪动态特性,基于自适应RBF逼近网络与动态面滑模提出一种空间末制导律。构建空间弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模动态面,并运用自适应RBF逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了全系统中视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明：该末制导律使制导炮弹在空间中打击具有不同机动形式的近岸目标时,均具备良好的末制导性能。     

基于单目标双站测距的改进型三角定位法

针对不同传感器的测量值时间不匹配、定位精度低等问题,提出一种改进型三角定位法。引入α-β-γ滤波器,一方面对测量值滤波能够减小输入值误差;另一方面利用滤波得到的角速度和角加速度进行外推,将测量值进行时间配准,旨在提高定位精度。同时,分析了影响定位精度的几个因素,并进行了仿真验证。结果表明改进型三角定位法极大地提高了精度,并在传感器的布阵上给出依据,这对作战指挥决策具有重要的意义。