干扰解耦滤波器设计及应用研究

提出一种干扰解耦滤波器 (DDF)设计的新方法。通过一个简单有效的代数变换 ,将具有未知输入的系统变换成一个不含未知输入的等价系统 ;利用新息定理得到一种新的干扰解耦滤波器设计方法。针对机动目标跟踪问题 ,对常规 Kalm an滤波器、最优干扰解耦观测器和干扰解耦滤波器进行了仿真比较 ,结果表明 DDF特别适用于目标高度机动且无有效机动模型的情形。

一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波器解耦问题,提出了一种全解耦的RIS自适应Volterra滤波器.按照Volterra滤波器的伪线性组合结构,采用RIS滤波原理和约束优化理论,导出了满足最小累计平方误差指标的具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器,给出了滤波器权向量自适应修正的一套公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.

一种全解耦的Volterra自适应滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波的解耦问题 .通过对Volterra滤波器的伪线性组合结构的提出和分析 ,得到了一个新的关于均方误差MSE的表达式 ,并将Volterra自适应滤波问题描述为一个约束优化问题 ,从而导出了满足最小均方误差 (MMSE)指标的具有分块对角型输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程 ,据此设计了一种全解耦的Volterra自适应滤波器 ,给出了滤波器权向量的自适应修正公式 .

状态输入估计两段解耦Wiener滤波器

运用现代时间序列分析方法,基于ARMA模型和白噪声估值器,对一类控制输入存在不确知性的随机系统,提出了状态输入估计两段解耦Wiener滤波新算法,仿真例子说明了其有效性。

带有色观测噪声解耦Wiener跟踪滤波器

对带有色观测噪声的离散线性系统 ,应用现代时间序列分析方法 ,基于ARMA新息模型 ,提出了一种解耦Wiener滤波新方法 。

分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法 ,基于ARMA新息模型和Wiener状态滤波器 ,对带随机偏差系统首次提出了分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器 ,形成了一种新的偏差处理技术 .同传统的两段Kalman滤波器相比 ,具有如下优点 :1)可统一处理滤波、平滑和预报问题 ;2 )避免了Riccati方程的计算 ;3)具有最优性和渐近稳定性 ;4)实现了完全解耦 ;5 )便于实时应用 .两个仿真例子说明了其有效性 .

广义系统分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法，基于ＡＲＭＡ新息模型和白噪声估值ｇ，提出了广义系统分离随机偏差两段解耦Ｗｉｅｎｅｒ滤波器，可统一处理滤波、平滑和预报问题，且具有渐近穗定性和最优性．仿真例子说明了其有效性。

解耦的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题 ,基于转换测量Kalman滤波器 (CMKF) ,应用正规变换 ,得到了解耦的CMKF算法 ,同时研究了CMKF和解耦CMKF算法的初值估计问题 .仿真结果表明了解耦CMKF算法及其初值估计的有效性 .

视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法

由于无偏转换测量Kalman滤波算法(unbiased converted measurement Kalman filter,UCKMF)的转换测量噪声协方差矩阵是非对角矩阵,所以无法直接给出该算法的解耦算法。针对此问题通过从参考坐标系(reference coordinate system,RCS)到视线坐标系(line-of-sight coordinate system,LCS)的坐标变换,在视线坐标系下得到了对角形式的转换测量噪声协方差矩阵,实现了转换测量噪声在三个坐标方向上的去相关化,并进一步在三维空间中推导了解耦的UCMKF滤波算法。在算法中,采用递推公式对参考坐标系与视线坐标系的坐标变换矩阵进行估计,并通过一个补偿矩阵提高了估值精度。仿真结果表明,对于匀速运动的目标,解耦UCMKF算法与耦合UCMKF算法的跟踪性能非常接近,但计算量大大降低,因此比较适合在多目标跟踪中应用。

Systolic阵列实现解耦Kalman滤波计算

本文从并行的观点出发,分析了利用脉动阵列实现对解耦Kalman滤波的计算,并对计算步处理器的利用率等方面也进行了分析,说明了其实现的有效性。

按对角阵加权信息融合Kalman滤波器

为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

一种两段解耦Wiener滤波设计新方法

应用现代时间序列分析方法 ,基于ARMA新息模型和白噪声估值器 ,提出了一种分离随机偏差两段解耦Wiener滤波新方法 ,同两段解耦Kalman滤波理论相比 ,避免了解Riccati方程 ,实现了完全解耦。

两传感器最优观测融合解耦Wiener状态估值器

基于观测数据融合功能等价性原理,利用加权方法合并两传感器系统的各传感器的观测方程为一个最优融合观测方程,可得到全局最优稳态Kalman滤波器,进而可得到等价的解耦W iener状态估值器.可统一处理滤波、预报和平滑问题.且它可减小计算负担,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性.

火控系统中次优滤波器精度的理论分析

针对目标跟踪定位中,观测噪声等价为白噪声造成预测目标位置精度下降的问题,提出了评估精度下降程度的方法。首先利用Cramer-Rao下界理论给出估计精度上限,然后利用成型滤波器、卡尔曼滤波理论和统计分析法给出简化滤波器的实际估计精度,最后通过仿真,比较了实际估计精度与估计精度上限的差,证明当滤波时间大于2 s后,次优滤波器和最优滤波器的滤波精度差小于20%。

基于VSG的电网电压不平衡下并网逆变器控制策略

当逆变器在电网电压不平衡的情况下工作时,传统的虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)控制方法无法抑制不平衡的并网电流,也无法减少有功、无功功率包含的振荡分量。文章提出了一种适用于VSG在不平衡电网电压下的改进型控制策略。改进后的策略基于交叉解耦复数滤波器(Double Complex Coefficient Filter,DCCF)的正负序分离,在dq旋转坐标系下根据瞬时功率理论计算出在平衡电流、恒定有功及无功3种目标下的电流指令值,实现电流和功率的协调控制,并可以灵活切换控制模式。通过搭建仿真系统,对改进的控制策略进行验证,仿真结果表明了控制策略的有效性和可行性。

基于多通道信号分离器的MMC网侧背景谐波电流抑制策略

针对模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)受电网背景谐波影响输出谐波电流的问题提出抑制策略。通过计算子模块能量波动函数得到MMC在背景谐波影响下的输出电压,进而分析了MMC网侧背景谐波电流产生的规律。利用交叉解耦复数滤波器设计了多通道信号分离器,实现了对MMC网侧谐波信号的分离提取。对所分离的各次谐波建立了MMC数学模型,并以此为基础设计了谐波电流抑制器;通过搭建双端HVDC输电模型对理论分析和抑制策略进行了仿真验证。仿真结果表明,MMC网侧输出背景谐波电流规律与理论分析吻合,所提出的抑制策略能有效降低MMC网侧电流中的背景谐波含量。

不平衡工况下四桥臂VSG控制策略研究

针对微网中虚拟同步发电机的不平衡运行工况,以四桥臂逆变器构成三相四线制微网结构,采用QPIR电压控制器有效避免了对输出电压的正负零序分离。考虑到微网多处于配电网侧,输电线路阻抗通常呈阻感性,存在功率耦合和母线电压不平衡度升高的问题,基于DCCF和SOGI提出了构造分序负阻抗特性的虚拟定子阻抗,实现了不平衡工况下有功、无功的解耦并有效降低了微网母线电压的不平衡度。