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研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。 相似文献
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矩阵变换器自抗扰控制策略研究 总被引:2,自引:0,他引:2
矩阵变换器的输出电压易受各种因素的影响,为了改善输出性能,将自抗扰控制技术应用于矩阵变换器的闭环控制中。分析了自抗扰控制器的特性,提出了一种双闭环自抗扰控制策略,即电流内环与电压外环均采用一阶简化的自抗扰控制算法。仿真结果表明:该方法不仅可以有效地抑制多种扰动的影响,而且比PI控制具有更优的动静态性能,可满足高性能矩阵变换器系统的控制要求。 相似文献