基于三次样条函数的加Blackman-harris窗插值FFT算法

使用加Blackman-harris窗插值快速傅里叶变换(FFT)算法计算电力系统谐波时,其频率修正系数公式和复振幅的插值修正函数过于复杂。提出利用三次样条函数逼近其频率修正系数的7次多项式和复振幅的修正函数,采用三次样条插值函数的有效形式计算频率修正系数和复振幅的修正系数,将插值FFT算法的频率修正系数曲线分为10段,给定11个等间距插值点,并将复振幅修正系数曲线以频率修正系数间隔0.1分为10段,给定11个等间距插值点,分别构造出频率修正系数和复振幅修正系数的快速计算公式。公式简单,计算量小,程序实现方便,实时性好,并且在分段处连续,分段处的计算值为精确值。仿真结果表明,该算法计算所得幅值误差小于0.01%,频率误差小于0.003 Hz,相位误差小于1%。

立方功率谱相关高斯随机过程模拟

在雷达回波信号模拟中,杂波随机过程功率谱数学模型的建立是影响最终模拟效果的关键。立方功率谱是目前国际上普遍采用的地杂波功率谱模型。通过建立随机过程的AR模型,利用Levis on-Durbin算法和MDL定阶准则,提出了一种基于现代信号理论的立方功率谱特性相关高斯随机过程模拟方法,与现有谱估计方法做了比较,并给出了模拟结果。获得的随机序列能够满足立方谱杂波雷达模拟的要求。

气象回波特征随机过程的模拟

文章在Matlab环境中模拟了同时具有气象回波一阶统计特征和二阶统计特征的随机过程。首先,利用反变换法、同分布随机过程合成方法、变量变换法、Matlab函数直接生成法模拟了具有气象回波特征随机过程的一阶特征。在模拟气象回波特征的二阶特性时,选择AR模型模拟高斯功率谱,在阶数的选择上采用了一种优化简便的方法,实现了更好的模拟效果。模拟立方功率谱时,提出了在Matlab环境中采用频率采样法达到了更好的模拟效果。

基于AIS数据的船舶操纵性指数辨识研究

基于船舶自动识别系统(AIS)数据提出一种船舶操纵性指数的辨识模型。通过对船舶AIS数据进行处理和解码,运用三次样条插值法对ROT值进行数据重构。通过时间序列的频谱分析法筛选合适的ROT值航段,通过船载航行数据记录仪(VDR)获得船舶在选定ROT值航段的舵角信息。运用粒子群优化算法(PSO)对处理后的AIS数据进行参数辨识,得到船舶在当前速度下的船舶操纵性指数值。通过与船舶真实操纵性指数值进行Z型仿真试验和旋回仿真试验对比,结果表明,应用粒子群优化算法可以实现基于AIS数据的船舶操纵性指数的辨识。