有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

一种高超声速飞行器组合导航新方法

针对传统INS/CNS/GNSS组合导航3个异质传感器进行信息融合主滤波器易发散以及高超声速飞行器的特性,设计了由惯导与卫星导航深组合构成子滤波器1、惯导与间接敏感地平天文导航构成子滤波器2的SINS/CNS/GNSS组合导航新方法;详细推导了基于联邦滤波的位置、速度、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,该方法实现了精度和可靠性的有效一致,位置、速度和姿态精度较高,而且滤波器比较稳定.     

编队协同反导决策方案优选

为了充分地调度好编队全部的抗导资源,实现抗导弹群的成功概率最大,在利用随机服务系统理论对编队协同反导决策方案各指标值进行计算的基础上,将"模糊优选理论"与"协同学原理"有机地结合起来,求解了在反舰导弹到达强度与舰空导弹的单发杀伤概率在不同值的情况下,编队协同反导决策方案的隶属度,为编队指挥员进行反导决策方案的优选提供了科学依据。     

随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用

针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法.首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型.然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的优势.最后,结合检测实例,初步分析了系统参数对随机共振系统输出信号频谱分布的影响,为随机共振技术的进一步工程应用打下了良好的基础.     

原核细胞仿生自修复电路设计

仿生电子阵列是模拟生物体自修复机制,具有在线自修复能力的新型电路.针对基于真核细胞的仿生电子阵列配置存储消耗大等不足,在比较真核细胞、原核细胞基因结构的基础上,提出了一种基于原核细胞的仿生电子阵列结构,设计实现了差分二进制相移键控调制电路,通过仿真验证了该结构的有效性.     

Lotka-Volterra捕食方程的Hopf分岔研究

对于具有有限时滞的Lotka-Volterra捕食方程,选用时滞作为分岔参数,得到模型的局部稳定性条件和系统的Hopf分岔值。利用中心流行定理和正则化方法,得到Hopf分岔的方向和周期解的稳定性。     

基于ISIGHT的微型飞行器布局优化设计研究

微型飞行器具有飞行雷诺数低、易受外界环境干扰等特点,并存在多目标优化问题,因此其气动布局优化设计难度较大。针对微型飞行器的特点及优化设计要求,采用N-S方程与遗传算法相结合的方法对微型飞行器的多目标优化设计,基于ISIGHT软件来实现该方法的具体流程,克服了计算量大、无法实现自主迭代的缺点。并对微型飞行器的展弦比、尾翼安装角、尾翼的高度和根弦长进行优化,优化目标为飞行器的静稳定性和升阻特性,优化后的构型具有良好的气动性能,结果表明该方法明显提高了计算的精度和优化设计的水平,在工程上有一定的应用价值。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第6讲 压缩感知在语音处理中的应用研究

压缩感知CS(Compressive Sensing)作为一门新兴的技术,成为近年来人们广泛关注的研究热点。文中介绍了压缩感知理论的基本原理,在此基础上将压缩感知理论应用到语音信号处理中。首先研究了语音信号的稀疏性,说明了对语音信号进行压缩感知具有可行性;其次,采用随机滤波器组构造随机测量矩阵得到语音信号的压缩测量值;最后,研究了压缩测量值之间的相关性并将这种相关性作为稀疏度的一种度量方法用于控制随机滤波器阶数,实现了语音信号的自适应压缩感知。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。