卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

高阶BOC信号电离层色散效应的模拟算法*

导航信号模拟器需要模拟电离层引起的信号延时和色散效应,对于传统BPSK信号,模拟器基于单频假设,通过直接调整码相位和载波相位之间的相对关系来模拟电离层的影响。新一代卫星导航信号广泛采用的BOC (Binary Offset Carrier)调制信号具有更宽的带宽,作单频假设会引入不可忽略的电离层延迟建模误差。论文提出了基于双边带模型的高阶BOC信号高精度模拟方法,并仿真验证了算法的正确性。该方法可应用于导航信号模拟器实现BOC信号电离层色散效应的模拟。     

分段供电切换传感器的在线故障诊断方法

分段供电切换传感器是多段直线电机控制系统的重要部件。针对其故障检测与定位的问题,提出一种切换传感器故障的在线诊断方法。对采集的传感器信号数据进行压缩,以提高计算的效率;研究切换传感器信号根据次级运动的变化规律,定义标准信号集合;给出计算传感信号差异度的方法,作为分析信号相似程度的量化指标;将问题表示为基于有向图的搜索问题,并根据问题的特点缩小搜索的范围;由此提出搜索算法,可以根据测量的传感信号时序估计传感系统的状态变迁过程;给出故障定位流程,利用算法估计的结果,根据系统标准信号集合进行故障定位。为了说明算法与预期结果的一致性,给出3个命题并进行证明;通过实验验证了故障诊断方法的有效性。     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

新型多相结构MWC宽带数字接收机设计

提出一种基于多相调制宽带转换器结构的新型压缩采样数字接收机,可对宽带中频信号进行截获。新型接收机结构包括:串并转换、并行相乘、多相滤波三个模块。在用相同乘法器资源的条件下,新型接收机结构的整体数据速率远低于现有的调制宽带转换器结构,并且通过仿真验证了其正确性。该新型结构为调制宽带转换器离散压缩采样数字接收机在现场可编程门阵列上的物理实现奠定了基础,使整个接收机结构更具有实际工程应用价值。     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

粘弹性谱随机有限元

发展了一种粘弹性谱随机有限元法(VSSFEM),并将其用于固体火箭发动机装药结构随机分析。基于不可压或近似不可压粘弹性增量有限元方法和正交展开理论,考虑固体推进剂泊松比的随机性,推导了粘弹性谱随机有限元列式,最后对弹性约束的圆柱形中孔药柱进行了随机分析。算例分析表明该方法能够正确有效地进行粘弹性体随机分析。     

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.     

精确测量薄层厚度的同态信号处理方法

针对精确测量薄层厚度的要求,本文提出一种新的同态信号处理的方法,这种方法在于得出被测信号能量谱ＥＳ的对数导数的付里叶反变换的包络。仿真结果表明,估计值与实际值非常相近。