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归纳概括了传统的趋势项消除方法,指出各类方法的优点和不足,提出了基于EMD(经验模态分解)的非线性、非平稳信号剔除方法。该方法通过数据驱动自适应构造基底函数IMF(本征模函数),再由若干阶IMF分量和剩余分量的重组获得趋势项,避免了对复杂趋势项的数学建模和分析计算。仿真结果表明,EMD法能够有效地提取和剔除非平稳信号中的复杂趋势项成分,获得平滑的趋向性信号。 相似文献
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对航天测控信号进行滤波处理,有利于改善信号品质,提高系统的测量性能。针对航天测控信号中的差分单程测距(DifferentialOne-wayRanging, DOR)信标信号等侧音信号,提出了基于非抽取小波包变换(Un-decimatedWaveletPacketTransform,UWPT)的滤波改进算法。该算法以功率平坦度为准则,判断某一节点是否需要继续分解。改进算法克服了以能量聚焦度为准则时算法误判停止分解或多重分解算法复杂、计算量大等的缺点,同时解决了阈值不易确定的问题。仿真结果表明改进算法在降低算法复杂度的同时,滤波性能相对有所提高。最后采用改进算法对仿真信号和在轨卫星数据进行处理,结果表明滤波后仿真信号差分相位估计精度提高约3倍、实测数据差分相位估计精度提高0.72倍。 相似文献
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基于ARVM模型的液体火箭发动机试验台故障预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对液体火箭发动机试验台故障子样少,故障预测精度低,故障维修保障困难等问题,在分析标准RVM优缺点的基础之上,提出了一种自适应能力较强的故障预测模型——ARVM(Adaptive Relevance Vector Machine)。为测试该模型,以某型轨控发动机高空模拟试验台管路流量、燃烧室压力为输入参量对推力矢量进行了预测,预测结果表明,ARVM方法能够有效跟踪推力矢量参数的变化趋势,并且获得了较高的预测精度和模型稀疏性。该方法对于复杂系统的故障预测和维修保障具有一定的理论价值和工程应用意义。 相似文献
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毫米波波束编码技术由于其速率高、抗干扰能力强的优点被认为是无人机智能集群通信网络的重要解决方案。但在无人机智能集群的通信场景中,多种原因造成的机体不稳定抖动会使通信波束产生小角度偏转,引起通信质量的下降,从而影响无人机集群的控制与决策。针对这一问题,提出一种面向无人机集群通信的自适应波束设计方法。首先,根据传感器回传的机体波束抖动情况建立等效信道模型,随后利用量化的信道模型参数建立目标函数并获得理想的波束编码向量,在此基础上利用几何贪婪算法对其进行分解。仿真结果表明,提出的集群波束编码方法能够有效提高均值通信速率,同时相较于其他的系数分解算法,有效降低了计算复杂度。 相似文献
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