自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

单站单圈卫星初轨确定方法研究

为实现低轨卫星轨道的快速确定和预报,基于单站单圈雷达站测量数据采用遗传算法和最小二乘法对卫星初轨确定及轨道预测问题进行了研究。通过比较分析不同观测误差下两种方法的仿真结果,验证了初轨确定过程中两种方法的可行性,同时指出了各自的优缺点和适用条件,为不同观测条件下卫星最优初轨确定的方法提供了参考。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法。采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值。理论分析和仿真结果表明,该算法对相干信源具有较好的估计精度,且具备高分辨率和低复杂度的优点。     

磁偶极子信号检测和参数估计

在分析了经典磁偶极子模型的基础上 ,指出该模型是两个函数的组合 ,目标参数包含在这两个函数的参数里 .提出了二次函数组合法 ,能够在绝大多数情况下将这两个函数分离 ,逐步求出目标参数 .最后对实例进行了仿真计算 ,给出了较满意的结果     

浅析广场空间的界面处理方式

广场空间是由建筑、道路等围合限定并把周围各独立部分结合成整体的城市公共空间.随着城市化进程的加快,建筑师对广场空间的处理方式呈现多样化趋势,不同的处理方式会对广场产生不同的限定效果.将广场空间处理方式划分成水平界面处理和垂直界面处理两种类型进行研究,通过实例分析,揭示了不同处理方式可以产生封闭、开敞,内向、外向,宁静、庄严等不同感觉,这既丰富了市民的文化生活,改善了城市环境,也反映了当代特有的广场文化.     

射频发射模块非线性效应的消除方法

射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。     

伺服系统速度环控制器参数的自整定及优化

针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。