发变电所传导干扰分析与抑制措施的研究

通过对发变电所由开关操作在二次系统和低压交流电源系统传导测量结果的分析，确定变电站低压交流电源中传导干扰的特征，利用安捷伦（Agilent）矢量网络分析仪，研究几种典型电源滤波器的插入损耗和特性阻抗等频率特性，应用夏弗纳（Schaffner）等系列抗扰度试验设备，研究电源滤波器对电快速瞬变脉冲群和衰减振荡波的滤波和抑制效果，给出了变电站电源滤波器的滤波特性要求。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

鱼雷纵向运动二次型稳定H∞控制

讨论了二次型稳定H∞鲁棒控制理论及其在鱼雷纵平面航行控制中的运用.用模型的参数摄动来描述鱼雷纵平面航行模型的建模误差,设计了基于状态反馈的H∞控制器,并对系统进行了分析和仿真.所设计的控制器在被控对象存在一定范围参数摄动的情况下,仍能使系统保持预期的性能.     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

基于卡尔曼滤波器的小波变换域宽带扩展函数估计方法

研究了一种小波变换域的宽带扩展函数估计方法.该方法通过将卡尔曼滤波器理论融入到估计器相关器中,时宽带探测信号的时间延迟一时间尺度测量系统的运动属性进行估计.仿真结果表明,这种成像方法相对于传统的匹配滤波器方法和小波检测器方法而言,在目标的相干重构时能够获得更好的处理效果.     

程控滤波器制作与探讨

系统以FPGA器件和微处理器为核心构成,由程控放大器、参数可调滤波器、简易幅频特性测试仪和控制显示单元四部分组成。其中程控放大器增益为(0~60)dB,10 dB步进;在单片FPGA器件中集成了低通、高通和椭圆三种数字滤波器;滤波器截止频率和放大器放大倍数可通过4×4键盘设置并在液晶上显示;幅频特性测试仪可绘出所测系统的幅频特性曲线。整个系统设计方案先进,精度高,各项指标均满足设计要求。     

α-β跟踪滤波器的零极点分析法

利用α-β跟踪滤波器的状态空间方程和离散传递函数之间的转换关系,将位置和速度的滤波及预报估计问题,转化为Z域内讨论根轨迹中零极点的分布问题,对目标平衡跟踪时滤波和估计参数变化规律给予了一种新的解释.     

具有终端角度约束的H_∞制导律设计

针对导弹对地面运动目标精确攻击时姿态约束的H_∞末制导问题,提出了一种新的具有终端角度约束的制导律.基于二维弹目相对运动学的非线性关系,并将目标机动运动和系统结构摄动作为外部的扰动,建立了垂直平面内弹目相对运动的数学模型.以命中点终端姿态角跟踪误差和控制能量最小为性能指标,同时基于零化弹目视线角速率的思想, 设计得到了非线性H_∞鲁棒制导律.该方法利用Lyapunov稳定理论严格证明了制导系统的全局渐近稳定性,而非求解HJI偏微分方程,同时也避免了对剩余时间的估计.数字仿真表明这种制导律在不需要任何目标运动信息的情况下,仍然保证终端角度和制导精度的要求,具有很强的鲁棒性和适应性.     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。