基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制

针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。

EMD算法的改进及在信号去噪中的应用

噪声的干扰在生活中无处不在,本文针对传统EMD算法在信号的非线性和非平稳特性条件下,分解而得的本征模态函数(MF)随时间尺度变化的振荡而造成的模态混叠和噪声干扰等问题进行改进。在此基础上,引入人为添加的高斯白噪声,并根据其均值为0的特点,深入探索基于改进后的EMD算法在信号降噪中的应用。仿真实验对比分析表明,改进后的EMD算法能清晰地判断有用信号和无用信号,有效降低噪声对信号的干扰。

小波域噪声估计的分块自适应降噪方法提升Φ-OTDR信噪比研究

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)以激光器为探测光源进行光纤沿线振动信号的检测,但激光器的自发辐射现象会导致光场相位发生波动,直接影响相位解调信号的信噪比。针对此问题,提出了一种小波域噪声估计的分块自适应降噪方法。分析了激光器自发辐射导致的相位噪声特征,通过连续小波变换提取系统相位噪声在不同分解尺度下的噪声水平,结合无偏似然估计调整小波系数的分块长度和阈值,实现对不同输入信号的自适应降噪。实验证明,与未经本算法处理相比,在光纤4.5 km处,单频信号的信噪比从40.01 dB提升至54.60 dB,系统的应变分辨率从66.15 pε/√Hz优化至11.69 pε/√Hz;线性扫频信号的信噪比从18.31 dB提升至26.40 dB。与其他同领域的降噪算法相比,单频信号均方根误差低至0.0096,信噪比增益达到14.59 dB;线性扫频信号的均方根误差低至0.0809,信噪比增益达到8.09 dB。研究表明,该方法在保留有效信号的同时,抑制了相位噪声,提高了相位还原的精度。

基于主动安全的工业无线网络WIA-FA干扰检测研究

工业无线网络WIA-FA在工厂应用时,现场使用的诸如传感器、仪器仪表等工业设备产生的瞬时非平稳信号会影响信息传输的完整性、正确性和及时性。传统的无线干扰检测机制大多针对已作用的干扰进行检测和响应,无法及时做出应对和部署。因此,基于主动网络安全的思想提出了工业无线WIA-FA的干扰检测方法。对WIA-FA物理层信号的传输机制进行了深入分析,指出WIA-FA通信时可能面临的干扰威胁;针对该威胁提出基于主动安全的FICA-STFT干扰检测方法,对WIA-FA环境中工业设备产生的同频、邻频、脉冲干扰与正常信号进行智能分离,实现干扰信号时、频域特征的主动检测;通过仿真实验验证了该检测方法在WIA-FA运行过程中主动发现干扰情况的有效性,为后续检测WIA-FA信道状态的工程应用提供理论基础。

一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法

为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。

搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计

与传统声源辐射功率估计方法相比,匹配场声源辐射功率估计方法能获得更准确的估计结果,但环境失配对其性能影响较大。针对这一问题,提出一种搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计方法。定义环境失配影响因子,量化表示环境失配对信道传递函数和匹配场声源辐射功率估计方法的影响,确定提升环境失配稳健性的关键在于准确估计信道传递函数。传统匹配场声源辐射功率估计方法中信道传递函数搜索域是一个距离-深度二维平面,环境失配时,其中必然不包含真实信道传递函数,因此信道传递函数估计结果与真实信道传递函数也必然存在偏差。文中提出的搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计方法将信道传递函数搜索域扩展为距离、深度和不确定参数组构成的三维搜索空间,将真实信道传递函数包含在搜索域中,使得最优备选信道传递函数等于真实信道传递函数。随后构造三维搜索空间的目标函数,目标函数的绝对值越小,备选信道传递函数与真实信道传递函数偏差越小。使用目标函数绝对值取最小值时对应的备选信道传递函数可以更准确地估计声源辐射功率,仿真验证了理论分析的结果。

基于激光全息投影的数字媒体图像三维重构方法

数字媒体图像形态多为不规则,增加了微小细节的采集难度,导致其三维重构质量下降,因此提出基于激光全息投影的数字媒体图像三维重构方法。采用CCD摄像机与激光设备采集数字媒体图像,根据激光全息投影与衍射理论得到物光上各点相位与振幅,得到包含微小信息的激光全息投影图像。针对投影过程中产生散斑噪声,运用复合波片、毛玻璃调制物光相位,抑制光源的相干性,去除图像上噪声。采用包围盒算法获得光线射入物体的三维空间坐标,利用欧拉-拉格朗日方程建立图像三维重构数据场,实现数字媒体图像的三维重构。实验结果表明,所提方法能够有效去除重构过程中的噪声,保证重构后图像清晰度,降低了数字媒体图像三维重构的误差,缩短了重构的时间,所提出方法的重构均方误差最大不超过0.5,重构时间在10 s内。

一种高温噪声源设计

针对毫米波、亚毫米波高精度噪声量传需求,文中介绍了一种采用微波辐射体实现的太赫兹频段高温噪声源,可提供500 K左右的等效输出噪声温度,不确定度小于2%。辐射体采用金字塔型高温吸波材料制成,E/H面等化性好。采用恒温槽加热方式,有效提升了辐射体的温度均匀性。采用一种改进的矩形喇叭天线用作耦合天线,有效降低端口反射,从而减小了天线对等效输出噪声温度的影响。

一种用于医学图像去噪的Kuwahara滤波改进算法

针对医学图像去噪过程中出现的滤波不彻底、边缘细节模糊等问题,该文提出了一种用于医学图像去噪的Kuwahara滤波改进算法。引入自适应阈值法,通过选取子区域图像的直方图计算出最大类间方差,以此确定最佳阈值。比较子区域像素灰度值与最佳阈值的大小,判断出像素点和噪声点,并对噪声点进行滤波处理。采用自适应窗口动态调整滤波窗口的大小,同时将方差变化量作为判断条件来决定是否增加滤波窗口尺寸,以避免图像出现细节模糊的情况。实验结果表明,该算法在锐化图像边缘细节的同时显著提升了滤波能力,提高了图像的峰值信噪比,降低了均方误差。

基于时频图学习的北斗卫星导航系统干扰类型识别

针对当前干扰识别算法依赖特征工程提取特征存在提取繁琐、识别准确率受干信比取值影响较大的问题,本文提出在不同干信比情况下基于时频图学习的北斗卫星导航系统(BDS,Beidou navigation satellite system)干扰类型识别方法。以航空机载北斗卫星导航系统B1I信号为对象,对原始B1I信号、包含干扰的B1I信号进行短时傅里叶变换,将变换后获取的时频图作为支持向量机和卷积神经网络模型的输入向量,完成干扰类型的检测与识别。仿真结果表明,两种机器学习识别算法的平均识别率均达到了99%以上,识别结果比传统决策树识别算法提升了30%以上,解决了现有干扰识别算法需要严重依赖人工设计的特征工程手动提取干扰信号特征以及识别率较低的问题。该研究结果可为后续的干扰抑制工作提供先验信息,提高航空领域中北斗卫星导航系统的安全性。

基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别中,由于传统降噪算法对sEMG信号高频部分分解不当或存在频率混叠现象使得对含噪sEMG信号降噪效果不佳而导致手势识别精度大大降低的问题,提出使用基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)组合的滑动区间软阈值(SIST)降噪算法(CEEMD-VMD-SIST)对含噪sEMG信号进行降噪处理;使用CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),根据自相关系数客观界定后续降噪模态分量范围,对选中的模态分量采用VMD的SIST方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;从实验结果中可以看出,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息,即所提算法的降噪性能更佳。

基于LMS算法的短波通信数据干扰控制技术

短波通信原理简单,已广泛应用于大型无线通信系统。但在实际应用中,很多因素会影响短波通信,造成数据干扰,因此应采取有效的控制措施。基于此,分析短波通信的基本内容与主要特点,并在剖析短波通信干扰的基础上,分别从短波通信信号特征提取、干扰数据识别、数据干扰控制及实验测试4个方面,探讨基于最小均方(Least Mean Square,LMS)的短波通信数据干扰控制技术。

改进VMD与广义互相关在供水管道泄漏定位中的应用

针对管道泄漏定位时,采集到的泄漏信号会受到噪声干扰而影响定位精度的问题,提出了一种参数自寻优变分模态分解结合广义互相关的定位方法。首先,在现有的频域加权函数的基础上,提出了一种复合加权函数,对不同的频域加权函数在供水管道泄漏声信号下的性能进行研究;其次,利用高斯变异和量子行为对粒子群进行优化,建立复合指标排列熵/互信息熵作为适应度函数,改善粒子在求解过程中的多样性;然后,通过改进的粒子群算法优化变分模态分解(VMD)最优参数组合,实现对信号的降噪处理。实验结果表明,文中方法在供水管道泄漏情况下具有更高的定位精度,平均相对定位误差仅为3.7%,且最大误差也只有8.0%,能够有效地滤除原始信号中的噪声干扰。

信息通信抗干扰接地设计研究

随着信息通信技术的快速发展,设备和系统的集成度不断提高,电磁干扰问题日益突出。在高速、高频通信环境中,电磁干扰可能导致数据传输错误、设备故障等问题,严重影响通信系统的安全性。抗干扰接地设计成为解决这一问题的重要手段,采用科学合理的接地设计,能够有效控制电线阻抗,减小电位差,降低干扰对设备的影响。此外,抗干扰接地设计不仅影响设备的可靠运行,还与整个通信网络的稳定性有关。因此,研究并优化信息通信抗干扰接地设计,对于提升通信系统的抗干扰能力、保证通信质量具有重要意义。通过对高频电路和低频电路的特性分析,结合实际应用中的具体需求,探索最佳接地设计方案,已成为当前信息通信领域的重要研究方向。

基于改进CEEMDAN在电能质量复合扰动去噪中的应用

为提高噪声环境下电能质量复合扰动识别精度,提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)去噪算法。首先通过CEEMDAN方法将含噪信号分解为若干本征模态函数(IMF);然后将改进兰氏距离与多重分形去趋势波动分析(MFDFA)结合,把若干IMF分量分为信号IMF分量、噪声和信号混叠IMF分量、噪声IMF分量。对于混叠IMF分量、噪声IMF分量分别采用改进奇异谱分析(SSA)、小波阈值(WT)去噪;最后,将经去噪处理的IMF分量与信号IMF分量进行重构。实验表明:与对比算法相比,含噪扰动经新算法去噪后,信噪比显著提高,去噪效果良好。

基于actor-critic框架的在线积分强化学习算法研究

针对轮式移动机器人动力学系统难以实现无模型的最优跟踪控制问题,提出了一种基于actor-critic框架的在线积分强化学习控制算法。首先,构建RBF评价神经网络并基于近似贝尔曼误差设计该网络的权值更新律,以拟合二次型跟踪控制性能指标函数。其次,构建RBF行为神经网络并以最小化性能指标函数为目标设计权值更新律,补偿动力学系统中的未知项。最后,通过Lyapunov理论证明了所提出的积分强化学习控制算法可以使得价值函数,行为神经网络权值误差与评价神经网络权值误差一致最终有界。仿真和实验结果表明,该算法不仅可以实现对恒定速度以及时变速度的跟踪,还可以在嵌入式平台上进行实现。

基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法

为了有效抑制变换域通信网络干扰信号,改善信噪比,研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域,并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型;嵌入干扰信号模型以形成接收信号,然后对接收信号进行处理并存储在干扰数据库中,利用深度卷积神经网络完成干扰信号的特征学习与干扰估计,并根据干扰估计结果,在接收信号中去除干扰信号,完成变换域通信网络抗干扰优化。实验结果表明:该算法可有效完成变换域通信网络抗干扰优化,优化后通信信号的信噪比改善性能与误码性能均较佳,输出的通信信号几乎无干扰信号存在。

一种改进的小波阈值去噪算法

针对阈值函数存在降噪效果不理想的问题,提出一种新的小波阈值去噪函数。利用Matlab进行模拟仿真实验,并用几种阈值算法对含噪的局部放电信号进行去噪,采用SNR和均方根误差(MSE)这两个指标来衡量降噪效果,对比实验结果发现,新的阈值函数处理后的结果优于传统方法。

基于CPSO-ICA的航空瞬变电磁信号去噪方法研究

为解决航空瞬变电磁检测信号易受到外部噪声干扰进而严重影响测量数据质量与可靠性的问题,提出使用独立成分分析(ICA)法,对检测信号进行处理,通过分离原始信号中的有效信号和噪声信号,实现信号去噪。为解决步长设定问题,将混沌粒子群优化算法(CPSO)引入到ICA中(CPSO-ICA),使用粒子群算法实时动态调整ICA的步长函数,进一步使用混沌算法优化标准粒子群算法以实现步长的全局寻优,加快收敛速度的同时减小稳态误差,增强ICA算法的去噪效果。模拟信号与实测数据的实验结果表明,CPSO-ICA算法能够在保证去噪效果的同时,完整地保留原始信号的特征,能够为后期反演提供可靠和有效的航空瞬变电磁数据.

全数字锁相环的设计与仿真研究

数字锁相环技术在数据通信、无线电电子学等众多领域得到了广泛应用,同时也是FPGA片上系统非常重要的关键部件。在分析模拟锁相环性能的基础上,介绍了数字锁相环的工作原理,并利用Quartus设计环境,采用VHDL语言实现了锁相环的全数字电路设计,通过软件自带的仿真工具,对重点模块及完整顶层电路进行了仿真分析,仿真结果验证了设计的正确性。