基于参数估计的航空直流电动机虚拟测试系统

介绍了参数估计法(基于方脉冲函数与最小二乘法)应用于航空永磁直流电动机的虚拟测试系统原理.首先由参数法估计出电机的机电参数,然后通过电动机的机电参数与其多个物理量及特性之间的函数关系,得到相关的物理量和静、动态特性,并能进行故障检测与诊断.实现了该系统强大和完备的测试功能.      

基于EKF方法的橡胶隔震支座参数识别实验研究

采用Bouc-Wen模型建立橡胶隔震支座的非线性动力学方程,基于已有研究成果,缩减模型参数简化模型,建立不同数量参数的迟滞模型模拟橡胶隔震支座的非线性特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于测得的加速度信号和广义卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法在线识别橡胶隔震支座的参数和位移。对不同参数数量的Bouc-Wen模型在不同地震波激励下,EKF方法识别得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别的位移和实际测量得到的位移曲线吻合良好,验证了本文所得模型参数的有效性和准确性及模型简化的合理性,也证明了EKF方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性。     

一种GTD模型参数估计的改进2D-TLS-ESPRIT算法

针对经典二维总体最小二乘法旋转不变子空间（2D-TLS-ESPRIT）算法估计二维几何绕射理论（GTD）模型参数精度不高、抗噪性能较差这一问题，提出了一种改进2D-TLS-ESPRIT算法。首先，改进算法通过将目标的极化散射矩阵加入到二维GTD散射中心模型，使得模型对目标极化散射特征的描述更加精准；其次，构建置换矩阵得到原始回波矩阵的共轭矩阵，并将两者结合起来，从而延长了目标电磁散射数据的长度；最后，仿真结果验证了改进算法的参数估计性能与噪声鲁棒性均要优于同类已有算法，雷达散射截面积（RCS）外推结果进一步验证了改进算法参数估计性能的先进性。      

基于星座图恢复的PSK信号调制方式盲识别

针对非协作通信条件下PSK信号识别问题,提出了一种基于星座图恢复的MPSK/MDPSK信号调制方式盲识别系统.该系统不需要信号任何先验信息,星座图恢复所需的参数如载波频率、符号速率、位定时信息均从接收序列中估计得到,同时,在系统中采用相位差分的方法以消除由载波估计偏差引起的星座图扩散.提出并定义信号隶属度函数,该函数利用星座图盲聚类得到的聚类中心的数目计算隶属度来实现MPSK和MDPSK信号调制方式识别.仿真表明,在AWGN信道条件下,当SNR＞11dB时,对所有信号的识别率大于90%,对于BPSK、4PSK信号在SNR＞6dB时识别率达到100%,证明了该算法的有效性.     

重复使用运载火箭精确回收滑模动态面控制

针对可重复使用运载火箭一子级再入垂直着陆阶段，利用滑模动态面控制(SMDSC)技术设计了一个精确垂直回收控制策略。首先考虑运载火箭的燃料消耗、质心变化及转动惯量摄动等特点，建立运载火箭一子级返回段动力学模型。然后针对范数有界的不确定性和有界连续的未知干扰，设计一个滑模状态观测器和一个自适应参数估计器用于获得其估计值；随后，基于获得的状态估计值和未知参数估计值，设计了一个基于自适应动态面技术的跟踪控制律。最后，通过数值仿真，对比两种不同控制策略下的运载火箭垂直返回姿态角跟踪能力。结果表明，采用本文提出的自适应滑模动态面控制策略具有更好的跟踪效果.     

基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法

提出一种基于极化敏感阵列的二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法.首先建立入射信号模型,然后利用重构的x轴、y轴、z轴阵列导向矢量之间的关系计算出入射信号的DOA和极化参数的无模糊粗估计值;同时根据重构阵列导向矢量内在的旋转不变结构估计出x轴和y轴空间相移因子,得到入射信号的高精度无模糊DOA估计.最后利用粗估计精估计相结合的方式进行解模糊,进而完成DOA估计.算法允许阵元间距大于入射信号的半波长,扩展了有效阵列孔径,提高了算法的测向精度.此外,算法避免了复杂的四维谱峰搜索,具有较低的运算复杂度.仿真实验结果验证了算法的有效性和良好的估计性能.     

频域内参数估计

研究了在频域中利用方程误差法结合递推的傅里叶变换技术进行线性系统实时参数估计的方法。分别从频域中的方程误差法、递推的傅里叶变换和计算频率范围选择三个地参数估计进行了较详细地分析。通过结某型战斗机进行模拟计算，结果表明：该方法能自动过滤噪声；占用计算机内存固定；计算量小；不需要输入任何初值并在计算中调整任何参数；所估计的参数值能够在系统模态周期１．０￣１．５倍的时间内逼近真值，即使在信号水平较低的情     

多音参数估计的克拉美—罗界

白噪声中正弦信号（音）的参数估计是许多领域（如雷达，导航，电子对抗等）都会遇到的共同问题，本文给出了多音参数估计的克拉美－－罗界的详细推导过程。     

弹性高速飞行器的状态/参数滚动时域估计

针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估计问题。然后,利用前向动态规划原理,将到达代价的计算转化为最小二乘问题,并利用QR分解进行求解,从而给出了基于QR分解的到达代价更新方法。这样使得整个滚动时域估计方法都建立在优化的基础上,且引入了反馈机制,提高了估计精度和速度。仿真结果表明:滚动时域估计的精度明显优于扩展卡尔曼滤波,且基于QR分解的到达代价更新方法在速度上优于传统的基于估计误差协方差的到达代价更新方法。