多波束测深数据趋势面滤波阶次选择算法研究

海底地形深度数据滤波常用的方法有:交互滤波、中值滤波、趋势面滤波等。基于粗大误差判别3σ准则,研究测深数据趋势面滤波的方法,提出了海底复杂地形分区和滤波阶次自动选择算法,解决了模型参数需经验设定而造成的滤波效果不确定问题。系统可以客观地检测和剔除粗差,得出较高精度的三维海底地形数据,对多波束测深数据滤波的应用具有一定参考价值。

自抗扰控制器的阶次与参数的选取

本文就选择不同阶次的自抗扰控制器时,对系统的控制参数选取进行了研究.结果表明:线性时不变系统的线性自抗扰控制,可等效为一个复合控制系统,其等效反馈补偿器为一超前校正单元串联一积分器;其等效前置滤波器为一滞后校正单元串联一微分器.观测器带宽和控制器带宽的比值,决定着反馈补偿器的最大相位超前角,而频带则决定着最大相位超前角的发生位置.同时,随着自抗扰控制器阶次的增加,补偿器的最大超前校正角也增加.通过对开环系统的频域分析,本文给出了利用该补偿器的频域特性进行自抗扰控制器参数设计的一般步骤,可大幅度减少工程师的反复试验过程,方便工程师应用.

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号分辨率分析

分数阶傅里叶变换（FRFT）是分析线性调频信号（LFM）最有效的工具之一．本文研究了LFM信号在分数阶傅里叶域（FRFD）上的分辨性能以及变换阶次上的分辨性能，并研究了变换阶次误差对输出信噪比的影响，分别得到了FRFD分辨率、变换阶次分辨率、输出信噪比损失与信号持续时间及调频率的关系，为利用FRFF进行LFM信号检测和参数估计时的分辨率分析、变换阶次搜索步长的选择等提供一定的理论参考。

子空间不确定下多重假设AMF、Rao与Wald检测方法

由于目标多秩子空间大小的不确定性会导致多重假设检测发生,传统目标自适应二元检测方法不再适用。针对此问题,文章提出了子空间不确定下多重假设AMF、Rao与Wald检测方法。首先,基于Kullback-Leibler信息准则,建立了目标多秩子空间存在多种假设下的目标检测模型;然后,基于AMF、Rao和Wald检测准则,设计多重假设检测器,并优化估计未知参数与计算惩罚项。最后,通过仿真实验验证了所提检测器的性能,并分析了惩罚项对各检测器性能的影响。实验结果表明,相比传统检测器,所提检测器在一定情况下具有更优的检测性能。

基于声辐射复模态的板声源声场分离方法

噪声环境下目标声场的声学量测量一直是声学研究热点之一,而声场分离技术则是解决该问题的重要手段。针对板球2个异构声源的叠加声场,本文提出了一种基于声辐射复模态的板声源声场分离方法。首先计算目标板声源和干扰球声源的声辐射复模态和对应的基向量,再通过测量声压计算每阶基向量的独立贡献,然后对其进行顺序重排和截断选取,最后求解分离系数得到目标声场。数值仿真表明,无环境白噪声时,目标声场的分离误差小于0.01‰;当白噪声水平SNR=25 dB时,声场分离误差小于10%。此外,声源间声压比、环境白噪声水平、被选阶次的数目、测点数目和测量面形状等影响因素都得到了分析。

一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制

为解决一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制器设计过程中面临的阶次选择问题,本文从系统特性、频域等角度,分析自抗扰框架中“积分器串联结构”与轻载电液位置伺服系统之间的内在联系,得到轻载电液位置伺服系统在自抗扰控制框架下是本质“一阶”系统的结论,从而合理设计了1阶线性自抗扰控制器.在此基础上,提出了有效的控制器参数整定方法,并分析了闭环系统的稳定性.仿真和试验结果表明,与高阶相比1阶线性自抗扰控制器可以更好地控制动态过程较快、负载较轻的惯性负载电液位置伺服系统,为自抗扰控制在液压伺服领域的工程应用提供了参考.