基于开路分支线加载双模谐振器的微带带通滤波器设计

文章设计了一款基于开路分支线加载双模谐振器的微带带通滤波器。通过对开路分支线加载双模谐振器的奇偶模特性及固有传输零点分析,利用调节分支线的长度可以灵活地调整谐振器的固有传输零点位置这一特性,采用了两个具有不同分支线长度的谐振器实现了一个高选择性滤波器的设计与测试,测试结果与仿真结果基本一致。所设计的滤波器中心频率为2.45 GHz,通带宽度为150 MHz,通带内插损小于1.5 dB,具有两个位于2.27 GHz和2.57 GHz的传输零点,在2.0 GHz与2.95 GHz处的衰减分别达到41 dB和29.8 dB。此外,该滤波器尺寸小巧,设计加工方便,具有一定的实用价值。     

基于XilinxFPGA的数字下变频的实现

为解决专用数字下变频芯片价格昂贵、灵活性不强的问题,研究了如何基于FPGA实现数字下变频的功能。本设计结合硬件资源从数字下变频的系统各模块的主要功能,以及从彼此间的性能制约上考虑,先通过MATLAB仿真选择合适的参数,然后在Xilinx公司ISES．2开发环境下,使用Verifog语言编程实现。最后对基于FPGA实现的数字下变频系统调用Modelsim进行仿真测试,验证了设计的正确性。     

高速旋转弹位置与姿态测量数据分析方法

精确的弹箭位置与姿态测量数据是提高制导弹箭射击精度的基础。通过分析高速旋转弹位置与姿态传感器的量测噪声,采用卡尔曼滤波方法进行误差估计,以提高测量精度。基于高速旋转弹质心运动和角运动方程,建立了系统状态方程;根据全球定位系统和地磁传感器的测量原理,建立了量测方程;以某弹飞行数据为例,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和无味卡尔曼滤波(UKF)分别对弹箭的位置和姿态进行最优估计。仿真结果表明,采用上述方法可有效减少系统误差,并使综合误差进一步降低,射程与高度误差均控制在±1 m,攻角和侧滑角误差分别为±0.02 rad和±0.01 rad,可满足工程应用的要求。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

统计能量优化设计法研究

用设计变量表示统计能量法参数,建立统计能量法方程解得结构各频段能量值,用能量值表示目标函数,基于此建立基于统计能量法声振优化设计模型.对一个由两子系统构成的结构进行优化设计表明,由于能量随频率变化的光滑性,基于统计能量法的模型很适于优化设计.     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

一种新的滤波器原型讨论

分析了几种经典的滤波器原型设计原理及其自身不足,基于勒让德多项式,给出了一种新的低通滤波器设计原型.绘制出新的低通滤波器原型整个频带内不同节数时的衰减特性,计算出不同节数时原型各节参数.同一指标下,设计出巴特沃斯、契比雪夫、勒让德原型滤波器印制板,给出并比较了实现尺寸与滤波特性.     

基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

基于SNF的一种检测和跟踪性能优化方法

对于一个监视系统,跟踪性能的优化要求检测系统和跟踪系统通过引入反馈进行联合设计,针对最大量测幅值邻域滤波器(SNF),提出了先验和后验检测跟踪优化准则,通过分析得出先验优化准则不可行这一结论,而利用后验优化准则同时对检测阈值和门值的联合优化,仿真结果表明,用后验优化准则进行检测和跟踪性能优化,不仅具有比恒虚警率更好的跟踪精度,而且其计算代价也大为降低.     

应用统计能量分析法预测板材隔声量

应用统计能量分析法SEA(Statistical Energy Analysis)预测板隔声量,先建立板材的SEA模型,将板材的隔声量预测转变成求解声振动功率的线性代数方程组,对方程组的变量(SEA参数)值进行确定,得出板材的隔声量,再根据混响室法测量板材实际隔声量。将预测结果与实验结果进行对比分析,证明统计能量分析法能有效的预测板材隔声量。