光纤菲佐气体压力传感器的波分频分复用方法

设计了一种新的光纤菲佐气体压力传感器,结合波分复用技术和空间频率复用技术,实现了不同腔长的光纤菲佐气体压力传感器的复用.给出了该复用系统的结构,阐述了其工作原理,最后利用实验验证了该方法的可行性.针对该系统中的串扰问题提出了基于参数化谱估计的Pisarenko谐波分解方案,使可复用的传感器腔长差降至100 μm左右,大大提高了系统的复用能力.实验结果表明：该系统在单个传感器气体压力分辨率达0.76% F.S（量程为0～150 kPa）,复用的传感器数目可达80个以上,可满足实际工程应用中多点气压测量的需要.

电力系统间谐波及其检测方法综合分析

间谐波是一种特殊的电力系统谐波,它大量存在于电网中。概述了间谐波的来源和危害,并对应用于间谐波检测的几种主要方法的检测精度、速度和实时性作了分析和评价。最后,展望了间谐波检测方法的发展趋势。

中国未来10年通胀周期预测及其验证

采用增广Pisarenko方法对当代中国通货膨胀周期进行分析验证,可得出通货膨胀周期函数。运用这一周期函数对中国通货膨胀周期进行10年预测,可得出2009年左右、2013年左右中国可能出现较高的通货膨胀预测结果。因此,必须对可能出现的较高的通货膨胀保持足够的警惕,做好必要准备。

DOA估计的几种特征结构算法的性能比较

Pisarenko算法、多信号分类(MUSIC)算法、最小模算法和ORPD算法是来波到达方向(DOA)估计中常用的四种特征结构算法。在不同的信噪比及阵元数目条件下,对这几种算法的分辨性能作了比较。仿真结果表明:MUSIC算法是最稳定的一种算法;在预知大致方位的前提下,ORPD算法分辨性能最好;对于提高各种算法的分辨能力,改善信噪比相对增加阵元数目更有效。

一种自相关矩阵改进的Pisarenko算法

Pisarenko算法是通过N个采样数据估计一个平稳随机信号参数的算法.改进的Pisarenko算法在噪声环境下可以精确估计信号频率.该算法通过一个时域累积量等式选择适当的数量关系得到新的自相关矩阵,最后利用最小二乘法求解得到频率的估计值.该算法把频域中提取的信号转换到时域中求解,从而避免了经典Pisarenko算法由于对自相关矩阵进行降维,使用样本自相关函数少,影响最后频率估计精度的缺点.仿真实验结果表明,所提的算法能够有效提高频率估计值的精度,频率估计性能稳定.