非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

非高斯噪声下的滤波方法

干扰条件下的机动目标跟踪在一些文献[1][2]中已有讨论,但利用多传感器,尤其是被动传感器进行非高斯观测噪声条件下的目标跟踪仍需要研究。本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰。与基于卡尔曼滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态。仿真试验表明,本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于卡尔曼滤波的跟踪方法,比如EKF,则效果较差。     

基于因子图的AUV协同导航通信延迟误差补偿算法

针对自主水下航行器协同导航系统水声通信延迟导致的定位误差增大问题,在因子图协同导航算法框架下提出一种基于量测信息重建的通信延迟补偿算法。首先,基于主从式协同导航系统状态方程、量测方程构建因子图模型。由于多个自主水下航行器距离量测信息导致因子图模型存在环结构,故通过两次消息传递迭代求解各节点变量概率密度分布。随后,在广播式水声通信延迟机理分析基础上进行量测信息重建,并将其接入因子图代替原始量测信息进行消息传递与解算,从而补偿水声通信延迟。仿真实验结果表明,所提算法可以有效提高从自主水下航行器定位精度,没有通信延迟补偿的协同导航算法定位精度与水声通信固定延迟呈反比,在水声通信固定延迟为10 s的条件下,所提算法相比没有通信延迟补偿的协同导航算法,定位精度可以提高82.57%。     

水下电推进器用新型低噪声永磁同步电机设计

针对水下潜航器静音隐身的需求,本文提出了一种新型永磁同步电机.新型电机采用环氧树脂定子骨架,消除了径向气隙磁场产生的径向力,从根源上减少了径向电磁力的产生;为了弥补无铁心电机功率密度较低的缺点,采用了内外双转子双侧聚磁结构.此外,定子部件与机壳端盖轴向连接在一起,切断了电磁激振力到声辐射面的径向传导路径,进一步抑制了电...     

串联型有源电力滤波器的控制策略

通过所给出的串联型有源电力滤波器系统结构 ,分析了其补偿电压型负载的工作原理。在此基础上探讨了串联型有源电力滤波器的关键技术之一———获得参考电压的控制策略 ,包括检测电源电流和检测负载电压两种控制策略 ,并设计了相应的控制电路。最后 ,通过实验研究了串联型有源电力滤波器采用这两种不同控制策略时对电压型负载的谐波补偿效果     

两种具有动力学补偿的机器人位置/力混合控制器

文中提出了采用前馈动力学补偿和实时动力学补偿的两种机器人位置/力混合控制器。仿真结果显示了这两种动力学补偿的有效性。由于动力学补偿的引入、机器人位置/力混合控制系统的性能得到明显改善。     

利用几何约束快速求解整周模糊度

以GPS载波相位测量来确定载体姿态为背景 ,针对其中的关键技术问题———载波相位整周模糊度的快速解算 ,提出了一种充分利用卫星与基线之间几何约束来压缩搜索空间 ,快速得到正确的双差模糊度组合的方法 ,并通过对ADUⅡ接收机采集的原始数据进行处理 ,其结果证明这是一种行之有效的模糊度搜索方法。     

噪扰条件下相位测距中的解模糊问题

针对相位测距雷达在采用参差频差关系测距时的解距离模糊问题 ,本文给出了在两两互素参差关系及实际噪扰条件下正确解模糊的条件及其证明 ,并且讨论了解模糊的快速算法、采用参差频差关系测距时的理论测距误差以及为保证可靠解模糊所需的信噪比问题。     

在非高斯弱相关噪声中弱信号的最佳检测

本文探讨了仅已知噪声一维分布和二阶统计特性的条件下非高斯无穷相关噪声中确知弱信号的最佳检测问题。在假设噪声为一阶AR过程ni=yi+ρn(i-l)的情况下,以最优化检测器的渐近相对效验为准则。并对p取一阶和二阶近似的意义下,分别得到了最佳有记忆和无记忆检测器的闭式解。推证和比较了它们同非高斯白噪声中的最佳检测器在结构上的异同和性能上的改进程度。最后给出了几个典型的实际例子。