基于非标准约束的常数模检测器

本文讨论一种具有非标准约束的常数模准则 ,得出一种新的盲多用户检测器 .首先论述该检测具有较强的多址干扰抑制能力 ,其性能不受解调信号的接收功率影响 .然后证明具有非标准约束的常数模准则在适当条件下是严格凸的 .由此 ,利用随机梯度方法 ,给出检测器的盲自适应算法 ,并且分析该算法的收敛性 .仿真实例验证了本文的结论 .

一种基于EMD的共振解调改进方法

针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量(IMF),并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。

基于变长观察法载波同步的OQPSK全数字解调器

在应用于非协同通信的自适应盲接收机系统中,OQPSK信号的解调是一个难点。本文通过对数字同步技术的研究,提出了一种新的OQPSK全数字解调器。该解调器能够在恶劣信号条件下对OQPSK信号进行解调,对Eb/N0、载波频偏、时钟偏差等有很大的宽容度。本文在解调器数字锁相环的研究中提出了“变长观察法”,很好地解决了数字锁相环频率捕捉范围和相位稳定度对观察长度不同要求之间的矛盾,从而显著扩大了低Eb/N0 条件下数字锁相环的频率捕捉范围。

基于小波分析和自适应共振解调法的故障诊断研究

文章介绍了小波分析技术和自适应共振解调法的基础理论,分析了传统共振解调法的缺点,并结合两者应用于对滚动轴承的故障特征提取,对实际轴承故障数据的分析表明,小波分析和共振解调技术在提取轴承故障特征信息的应用上是有效的。

地铁列车轴承振动特征提取算法研究

在地铁列车旋转部件中,轴箱轴承是关键的旋转部件之一。提取轴承的振动特征,并对轴承内部结构进行状态评估和健康监测,是列车轴承状态健康监测技术的发展方向和重要应用。通过轴箱轴承跑合试验台试验,针对轴承健康诊断经典方法—包络解调法的局限,实现了一种新的自适应包络解调方法,结合轴承振动试验结果进行了地铁列车轴承振动特征提取,验证了新方法的有效性。