基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选

提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好.     

用于电压岛式功耗管理的无运放结构高精度电流采样电路

电压岛式的功耗管理在大规模SoC芯片中的应用越来越广泛,由于负载电流是反映功耗最直接的物理量,因此对负载电流的实时、精确采样是对功耗进行精确管理和控制的基础,而低压大电流又是当前大规模芯片的基本特征.在分析了几种常用的电流采样技术的基础之上,提出了一种基于电流镜采样的高精度的电流采样方案,适合于低电源电压供电,并且不需要使用运算放大器,结构简单.基于0.18μm CMOS工艺实现了该电流采样电路,各种条件下的版图模拟结果表明,对于60～1300mA的负载,该电路的采样精度最高可达99.1%,并且自身功耗不超过4mW.利用该电流采样电路,可以对负载电流进行实时有效的高精度侦测,用以作为功耗管理的依据.     

磁通门信号处理电路的数字化设计

针对目前某领域使用的磁通门传感器信号处理电路的一些缺点:如设备体积大、维护和升级困难、元件间容易出现感应和杂散效应等,提出了采用DSP的磁通门信号处理电路的数字化设计方案,给出了处理电路的硬件设计,并且对信号处理中的数字滤波进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明,改造后的系统具有精度高、实时性好、升级方便等特点。     

基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

预失真技术在C波段功率放大器中的应用

文章设计了一个工作在C波段的功率放大器,并针对此放大器设计了模拟预失真电路。选用Agilent公司的ATF-21170砷化镓场效应晶体管作为模拟预失真器的非线性器件,所设计的预失真器具有结构简单、易实现、插入损耗小、三阶互调失真补偿性能较好的特点。仿真结果表明,在输出功率为1dB压缩点时,三阶互调比改善了13dB。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

三重化交错并联DC/DC变换器优化控制研究

设计了一种适用于大容量储能系统功率控制的三重化交错并联双向DC/DC变换器。针对具有强非线性、滞后和参数存在漂移的DC/DC变换器,采用平均状态空间法进行了数学建模及分析,提出了基于电流和电压的双闭环PID控制方案,使用了幅相裕度法对PI参数进行整定,最后设计实验验证了所采用的控制策略。实验结果表明,变换器在较宽的工作范围内实现了零电压开关工作,消除了动态电流变化导致的过充和过放,在较大负载变化范围内实现了95%以上的效率。     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

基于PVDF压电传感器的智能外骨骼的研究

针对目前外骨骼助力过程中的运动识别问题,提出了一种在运动过程采集上肢控制肌群的压电信息的采集方法,实时获取运动状态下控制肌群的压电信息,提高人机感知交互的能力,该采集方法能够有效采集和监测人体运动时控制肌群的压电信息。制作了基于PVDF的上肢控制肌群压电信息采集传感器,从实验过程中采集到的压电信号表明:该系统能够通过采集上肢在运动过程中的压电信号来识别上肢的运动意图,从而证明该控制肌群压电信息采集的原理、结构和计算方法是正确的。