基于双平台协同观测的空间目标精密定轨技术研究

针对单星观测平台在仅测角条件下对空间目标进行定轨的不适定,导致定轨精度较低的问题,为提升定轨精度,设计了一种基于双平台协同观测的空间目标定轨方法。首先,通过将双平台观测视为双目观测系统,并利用三角测量原理实现目标空间位置解算;然后,将解算的目标位置与测角信息联合输入至无迹卡尔曼滤波算法;最后,通过目标状态预测、观测预测、无迹变换和状态更新等步骤实现目标轨道确定。仿真实验结果表明:所提方法能够在18 min内实现目标轨道参数精确反演,目标平均定位误差小于150 m。

自适应光学电流互感器

该文在最小二乘原理的基础上引入Iwamoto-Tamura法,提出了一种保留非线性最小二乘算法,通过对传统OCT现场实测数据进行分析,证明采用环境温度直接补偿传统OCT是不可取的。为此,提出了一种新型的AOCT,以稳态电流参考模型和传统OCT为基础,应用自适应Kalman和小波理论,构成了模型参考自适应控制系统,消除了温度等因素对传统OCT的影响,从而综合提高了暂态和稳态测量准确度。由于AOCT具有前馈特性,在保证AOCT准确度的前提下能使OCT传感头的结构大为简化,从而提高AOCT的整体稳定性。目前,AOCT已经在河北省保定市沙窝变电站挂网运行,实践证明AOCT具有优良的性能。

基于遗传算法的费托合成反应动力学模型参数优化

详细动力学模型是费托合成反应技术从实验室走向工业化过程中最关键的基础研究项目之一。目前对动力学模型的参数估算仍然停留在传统的LM算法上 ,LM算法属于无约束方法 ,在计算中容易因参数越界而使计算失败 ,计算结果强烈依赖于初值 ,且容易陷于局部最优。运用遗传算法来解决费托合成反应详细动力学模型的参数优化问题 ,是一种全新的尝试 ,通过系统的实验我们获得了比较满意的参数估算结果 ,证明该算法用于解决动力学模型参数优化是非常有效的。

基于离散正弦调频变换的多分量正弦调频信号参数估计方法

作为一种非平稳时频信号,正弦调频(sinusoid frequency modulation,SFM)信号在雷达和无线通信领域得到广泛应用。为了解决常规时频分析方法无法有效估计多分量SFM信号参数的问题,提出离散正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform,DSFMT)。利用SFM信号在DSFMT域的聚敛特征,提出基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法。给出多分量SFM信号和DSFMT变换的数学模型,论证了多分量SFM信号在DSFMT域聚敛特征的差异,仿真分析基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法的技术性能。理论分析和实验结果表明:多分量SFM信号在DSFMT域有明显的聚敛特征差异,基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法可有效估计多个SFM信号幅度和调制指数。

基于高阶累积量MUSIC法的轧辊偏心信号提取

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,研究了一种基于高阶累积量的MUSIC法和Prony法相结合的轧辊偏心信号提取新方法。首先采用基于高阶累积量的MUSIC法对偏心信号进行空间分解达到降阶的效果,能够有效地抑制噪声,在信噪比低时仍具有高的频谱分辨率,能准确提取出偏心谐波的频率及谐波的个数,对于频率相近的偏心谐波信号,不存在频带重叠的问题,克服了低信噪比时FFT法出现的频谱泄漏和栅栏效应等缺点。通过高阶累积量MUSIC法对偏心信号进行了消噪和降阶预处理后,使用Prony方法进一步估计偏心信号的各次谐波幅值和相位,弥补了Prony法对噪声敏感的弱点及对信号阶数的要求,充分发挥了其优点。仿真及实验结果验证了该结合方法的可行性和有效性,低信噪比时能够准确提取出偏心信号参数,重构的偏心模型比FFT法精度高,偏心补偿效果明显。

高频地波雷达飞行目标高度估计

高频地波雷达探测空中目标时缺乏俯仰角度信息,不能直接获取飞行目标高度,目标状态初始值对跟踪精度影响很大。提出一种拟牛顿法与高度参数化迭代扩展卡尔曼滤波(height-parameterized iterated extend-ed Kalman filter,HPIEKF)结合的方法跟踪目标三维信息。首先利用雷达系统过去时刻和当前时刻的观测信息通过拟牛顿法估计目标的飞行高度;其次,用该高度值初始化HPIEKF,对飞行目标进行三维信息跟踪。仿真实验表明,拟牛顿法能够以较小误差估计出目标飞行高度,利用该估计值作为HPIEKF跟踪的初始值,提高了跟踪精度。

汽车侧偏角估计方法比较

针对汽车质心侧偏角难以直接获取的问题,提出了基于径向基神经网络与驾驶员-汽车闭环系统相结合的侧偏角估计方法。把汽车侧偏角看作横摆角速度和侧向加速度时间序列的映射,采用均匀设计方案对训练样本进行优选,通过神经网络建立三者之间的映射关系。同时设计了一种改进自适应卡尔曼滤波算法,将其运用到相同道路输入下汽车侧偏角的估计当中。对两种方法进行了基于实车试验的比较:神经网络方法的估计误差均值和标准差分别为0.046333°、0.057 822;°自适应卡尔曼滤波方法的估计误差均值和标准差分别为0.062 745°、0.089 241°。研究结果可以为汽车稳定性控制系统估计器的设计提供理论指导。

电感参数对IPMSM转子位置估算的影响

在低速和零速情况下,内置式永磁同步电机(IPMSM)的无位置传感器控制通常基于高频电压注入法,利用电机d、q轴电感的不同来实现。定子电流的变化会造成d、q轴电感的变化,进而影响电机转子位置的估算精度。研究了一种基于PWM高频载波信号的转子位置估算方法,以10极/12槽IPMSM样机为例,分析了磁饱和及交叉耦合对电机电感参数及转子位置估算的影响,建立了考虑磁饱和及交叉耦合情况下的内置式永磁同步电机模型,并构建了系统的仿真模型和实验平台。仿真和实验结果证明了理论分析的正确性。

河网水质数学模型的参数估算

本文以无锡县河网水质数学模型的参数估算为例，根据河流的性质、水流特征、污染源的类型，选择５条河流进行现场观测，综合考虑不同河流的分析结果，研究了适用于平原河网水质数学模型的参数估算的方法。

IGBT模块结温估计方法及其温度特性研究

为了准确快速地估计结温,研究了IGBT模块的温度特性及基于温度敏感电参数TSEP(temperature sensitive electrical parameters)的结温估计方法。首先在不同壳温的条件下,测量IGBT开关过程中的门极-射极电压Vge、集电极-射极电压Vce和集电极电流Ic,并以上述参数作为TSEP;然后分析了TSEP随温度变化的机理,研究了TSEP典型特征与温度的关系,并将其量化;最后提出一种准确的IGBT结温估计方法。实验测试结果表明,基于TSEP的典型特征的结温估计方法切实可行。

基于MUSIC法的宽带分布式全相参雷达相参参数估计方法

宽带分布式全相参雷达具有高距离分辨力和高角度分辨力,可在实现对目标探测的同时获得更为精细的信息。其中,准确的相参参数是实现宽带全相参的关键。在远距离探测场景下,目标回波SNR较低,导致单部雷达无法探测到目标。如何在此情况下准确地估计相参参数,完成多部雷达相参合成,是分布式全相参雷达实现远距离探测的核心问题。本文首先建立了针对高速运动复杂目标的宽带Chirp去斜回波模型,并建立了相参参数的数学模型。然后,提出了基于MUSIC法的宽带分布式全相参雷达相参参数估计方法,通过估计观测目标的散射点个数、极点以及复幅度,重建宽带回波信号,并基于该无噪声重建信号估计相参参数。最后,利用仿真分析验证了本文提出方法在低SNR下的有效性。

分数阶Fourier变换在信号处理中的应用研究

本文综述了分数阶Fourier变换的定义、数值化实现方法及其应用。重点比较了三种数值化实现方法的优缺点,详细阐释了离散采样型数值化方法的实现过程。此外,本文对分数阶Fourier变换在数字水印、信号检测与参数估计和生理信号去噪等信号处理中的应用做了概述,系统阐释其算法原理与处理过程。最后,总结了分数阶Fourier变换在时变、非平稳等复杂信号处理中表现出的优势,并展望了今后的研究发展方向。

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。

基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法。分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析。仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法。仿真结果对工程应用具有重要的参考价值。

数学形态学和ESPRIT在低频振荡分析中的应用

为了准确地辨识电力系统低频振荡模态参数,该文提出了基于数学形态学MM(mathematical morphol-ogy)和总体最小二乘法的旋转不变技术TLS-ESPRIT(total least squares-estimation of signal parameters viarotational invariance technique)的电力系统低频振荡模态参数识别新方法。首先运用基于数学形态学原理而构成形态滤波器对含有噪声的电力系统低频振荡测量信号进行滤波和平稳化处理,去除噪声,提高辨识精度;然后由TLS-ESPRIT算法辨识出电力系统低频振荡模态参数,该算法把信号分成信号子空间和噪声子空间,能够得到更符合电力系统实际的降阶模型和主导模态,有助于电力系统振荡特性分析和阻尼控制器的设计研究。数值仿真分析表明该方法的可行性和有效性。

从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab作物模型连接探索

作物模型的研究涉及作物生长发育的复杂过程,空间上从分子到细胞、组织、器官、个体、群体等不同尺度,时间尺度上可以从秒到年。基于不同的研究需求,切换作物模型尺度,可使得作物模型的适用性更广泛灵活。其中,如何从群体尺度的作物模型转入个体尺度的作物模型是本研究的内容。本研究基于四个玉米品种的两个处理(灌溉和雨养)的已有的实验数据和基于这些数据的DSSAT系统的模拟数据,校准功能结构模型GreenLab的参数,以计算结果一致为指标,探索不同空间尺度模型建立接口的方法,比较不同模型的特点。结果表明,GreenLab模型可以复现DSSAT系统的模拟数据和实际测量数据,进一步可以反演出各种器官之间生物量的分配并进行三维可视化展示。最后讨论了不同空间尺度模型结合的优势及应用领域。

基于卡尔曼滤波的短期负荷预测

介绍了基于极大后验噪声估值器的自适应卡尔曼滤波算法,并将此算法用于次日整点的电力系统负荷预测。自适应卡尔曼滤波模型的阶用Hankel矩阵法辨识,模型参数采用最小二乘法辨识。针对建模过程中噪声估值器失去半正定性和正定性的情况,对噪声估值器作了平方根处理,经Matlab仿真验证,该处理方法是可行的。

一种适用于3GPP LTE下行链路的低复杂度信道估计算法

研究了LTE(Long Term Evolution)系统下行链路的信道估计算法。基于LTE通信协议中参考信号的设计,提出了一种新的信道估计算法。该算法引入ACM(Adaptive Channel Manager,自适应控制器)和噪声抑制滤波器,将ACM的输出与预先设定的门限比较,若输出高于此门限则使用噪声抑制滤波器进行滤波。仿真结果表明,此算法相对于LTE信道估计算法在增加很少计算复杂度的情况下,获得了性能改善。

基于红外传感器方位跟踪算法的性能分析

针对项目需要,研究了当毫米波雷达/红外双模导引系统中的雷达系统不可用时,仅通过红外传感器的目标角度信息进行纯方位跟踪的卡尔曼滤波算法以提高系统的抗干扰能力。文中分析了扩展卡尔曼滤波器、伪线性估计器和基于修正球坐标系滤波器3种滤波方法用于解决此类问题的特点,并以纯方位跟踪的观察数据对上述算法进行了仿真。结果表明:扩展卡尔曼滤波器是一种不稳定的算法,在许多情况下是发散的;伪线性估计器稳定性较好,但产生的估计是有偏的;基于修正球坐标滤波解决了跟踪不稳定性问题,估计效果相对较好,具有一定的工程应用意义。

基于波束形成的比幅测向方法应用研究

针对传统测向受距离限制的问题,在分析了相控阵天线波束形成原理以及影响比幅测向精度因素的基础上,给出了基于波束形成的比幅测向方法,该方法通过对相邻波束接收的信号进行处理和相关参数估计实现对目标信号测向。仿真结果表明,基于波束形成的比幅测向方法具有较高的测向精度,与干涉仪测向相比,该方法对超视距目标信号具有更好的测向能力。