关于两个线性模型WLSE的比较

讨论无约束线性模型的加权最小二乘估计与相应的有约束模型的加权最小二乘估计相等的充分必要条件

一种基于无线传感器网络的动态环境自适应定位方法

为解决基于无线信号强度指示(RSSI)的距离相关定位算法中因为不确定性环境因素导致的测距误差及由此引起的定位精度问题,深入研究了在多径反射、非视距传输、温湿度变化等复杂信号环境下的无线电传播特性,对节点间距离进行精确估计,提出了可随环境变化整定参数的自适应距离模型(EAR).在EAR基础上,根据信道噪声传输特性,求解出近似无偏的距离权值并引入定位算法,大幅提高了静态定位精度.针对动态过程噪声导致的定位误差引入了扩展卡尔曼滤波算法,进一步提高了定位精度,最终提出了动态环境自适应定位算法(DEAP).定位实验和仿真证明,DEAP相比现有的WSN定位方法具备更高的定位精度且能自适应复杂定位环境并可在稀疏节点密度下实现高精度定位,有效降低对定位基础设施的需求.与加权质心和加权最小二乘估计等定位算法相比,定精度相有显著提高(>50%),为基于无线传感网络的节点定位提供了一种新的方案,具备普遍性应用意义.

基于相位差测距的WSN节点测距数据滤波和定位算法的研究

在基于距离的无线传感网络定位系统中,测距精度对定位结果精度的影响非常大。文中研究了基于到达相位差(Phase of Arrive)测距技术的测距原理,对测距结果进行统计分析,并提出了针对到达相位差测距数据的滤波算法,有效提高了测距精度。文中在相位差测距和加权最小二乘法初始定位的基础上,将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)应用到节点定位中。通过具体实验数据表明,基于相位差的UKF定位模型可以有效提高无线定位精度。

基于加权最小二乘法辨识的后缘襟翼智能旋翼振动载荷闭环控制仿真研究

智能旋翼是一种行之有效的直升机旋翼振动主动控制技术,针对后缘襟翼式智能旋翼振动闭环控制问题,建立了带后缘襟翼旋翼气弹耦合动力学模型,并对后缘襟翼进行了开环控制仿真。通过对后缘襟翼扫幅、扫频和扫相分析,研究了后缘襟翼偏转运动的幅值、频率与相位对旋翼振动载荷的影响,采用高阶谐波控制算法,结合加权最小二乘法辨识系统传递矩阵,并考虑驱动器饱和现象,进行了后缘襟翼智能旋翼闭环控制仿真。仿真结果表明旋翼通过频率垂向振动载荷降幅最高达到87%,取得了良好的控制效果,为后缘襟翼智能旋翼闭环控制系统工程实现提供参考。

基于WLS估计双导联提取QRS波群时间-电压面积

提出一种提取QRS波群时间-电压面积的新方法,以QRS波群内的一点为基点,向前和向后逐段求出线段参数的WLS估计和线性度,根据线段参数的WLS估计和线性度确定基线,在基线上利用假设检验的方法得出该导联上的QRS波群的起点和终点,在另一导联上用同样的方法求出该QRS波群的起点和终点并最终确定该QRS波群的起点和终点.从而提取了QRS波群时间—电压面积这一特征参数.该方法成功应用于MIT-BIH数据库的QT数据库的所有105个数据文件,在第一组专家标记的3623个QRS波群上获得97.5%的精确度;在第二组专家标记的404个QRS波群上获得98.0%的精确度.为解决非人工交互的实时的心电图计算机自动诊断打下了基础.

供电电压跌落和不对称的检测及其补偿策略

针对三相电压的跌落和不对称问题,提出一种dq变换和加权最小二乘估算相结合的电压检测方法.与常规的检测方法相比,该方法能够迅速准确地检测出三相电压的各相序分量的情况,在此基础上研究了针对电压各相序分量的补偿策略.最后,通过仿真验证了所提出的检测和补偿策略的有效性.

无线传感器网络中基于能量检测的定位研究

在许多无线传感器网络的应用中,节点定位是其关键技术之一,而定位精度的高低在很大程度上取决于距离测量的精度。针对射频信号受各种干扰影响而出现测距不精确的问题,该文对能量检测采用改进的限幅平均滤波方法,校正测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权最小二乘法进行定位。实验及仿真结果表明,本定位算法可以提高测距精度,优于传统的RSSI三边定位算法。

基于随机滤波器算法的电力信号同步相位获取

文中提出了基于两种典型的随机滤波器,即卡尔曼滤波器(Kalman filter)和递推最小方差滤波器(Weighted Least-Squares Estimation Filter,WLSE filter)的电力信号同步相位获取算法。首先建立了包含干燥声的单相和三相信号的数学模型,接着详细论述了Kalman filter和WLSE filter原理和提取同步相位的应用步骤。基于卡尔曼滤波器的单相同步信号获取算法能抑制噪声和干扰,基于递推最小方差滤波器能准确获取三相不平衡信号的正序和负序直流分量,以及正序分量的同步相位。最后,大量的仿真证明,基于随机滤波器的同步相位获取方法,在干扰等情况下能准确和快速的获取同步相位,和常规的锁相环方法相比,有一定的优越性。

利用惯导信息稳定性的导航误差间接修正方法

针对惯导累积误差修正受限于外部传感器量测精度的问题,提出了一种惯导信息与外部传感器量测信息数据融合的误差修正方法:利用惯导信息输出短时间内的高稳定特性,通过对修正前的惯导信息、外部传感器量测信息进行数据融合,获得惯导累积误差估计,进而对惯导系统进行修正,修正后的惯导定位精度远高于传感器量测精度。文中以导弹飞行中段利用导引头量测信息修正惯导为例,详细讨论了惯导信息与外部传感器量测信息的数据融合方法,仿真试验结果表明该方法的合理有效性。

扫频激励下的DPOAE的局部加权最小二乘估计算法

畸变产物耳声发射(DPOAE)信号可以用于听力损失的诊断,具有重要的临床应用价值。但是,大频率范围内进行DPOAE测量时,需要耗费大量的时间。采用扫频信号作为诱发信号,为记录大频率范围内的DPOAE测量数据提供了一种快速而有效的手段。本文在已有的最小二乘拟合(LSF)算法的基础上,给出一种估计扫频激励下的DPOAE信号的局部加权最小二乘估计(LWLSE)算法,从扫频激励下的DPOAE记录信号中提取方差根音2f1-f2频率处的DPOAE信号。仿真结果表明,该方法相对于常用的LSF方法,对DPOAE信号和初始刺激信号的估计更准确,并且估计结果具有更小的估计方差,有利于提取更加准确的DPOAE精细结构。

无线和有线的融合

无线网络(WLAN)因其安装和使用方便一时间成为IT领域最热的名词之一,但WLAN因其自身的安全、可管理和兼容性问题还让用户担心,对于企业用户来说,“WLAN是有线(即传统网络)的一种有力补充”应该是客观的评价。因此,如何架构WLAN和有线网络相融合的统一网络应该是趋势,也应该是企业用户关心的话题。