随机路面激励下车载无人机的载荷响应与仿真

建立了五自由度的车载无人机的振动系统在随机路面激励下的数学模型，并获得路面不平度双激励下的功率谱矩阵，运用功率谱密度法求得频域上的频响特性和加速度的均方值。由路面功率谱反推路面不平度的方法，对A、B、C和D4个国家等级路面不平度交替冲击的复杂情况进行了时域模拟，运用MAT-LAB的Simulink工具，仿真了无人机在一次运载任务剖面中的载荷响应。     

不平路面上汽车制动过程建模与仿真分析

建立了汽车在不平路面上制动过程的动力学模型,提出了反映路谱对车轮制动影响的非线性时变轮胎力学模型,仿真计算了BJ-212汽车在随机路面上的制动过程,通过分析说明路面不平度对车辆制动性能存在显著的影响,得出了路面不平度增大时,汽车的制动距离增长,制动加速度减小等有价值的结论。     

一种减少失速保护虚警率的混合滤波方法

针对飞机失速保护设计过程中易出现虚警的情况,提出一种基于FIR和传统滤波器相结合的混合滤波方法。结合飞机本体的运动特征,对参与失速保护逻辑运算的两个重要参数,即侧向加速度和迎角信号进行频率分析,基于信号的特征设计混合滤波器,然后采用Simulink滤波工具箱设计滤波器对信号进行滤波处理。仿真结果表明该方法能够减少虚警率的发生,特别是大背景噪声下的虚警率能够得到较好抑制,验证了滤波器设计正确性,从而提高失速保护功能对适航条款符合性。该滤波器设计方法,不但可以有效解决本文提到的问题,对于其他涉及信号处理的系统设计同样具有借鉴意义。     

基于FPGA的多通道数字信号下变频器设计

研究了无线通信接收机中。经A／D转换后到基带处理前的中频信号的下变频处理。提出了用FPGA实现多通道数字信号下变频的新设想。通过分析CIC滤波器、HB滤波器和多相滤波器的特点和性能，将它们与抽取器相结合．对MD转换后的数据进行抽取，降低了信号采样率，减轻了后续DSP处理基带信号的压力。结合一个具体的多信道信号．通过软件仿真和在FPGA器件的实现，证明了该方案的正确性。此设计方案集CIC滤波器、HB滤波器和多相滤波器的优点于一身。使设计出的数字信号下变频器能够处理更高频率的信号。     

二进小波变换的多采样率滤波器组实现分析

在采用多采样率滤波器组实现二进小波变换的过程中,发现重构后的信号与原始信号相比较,除了在原始信号之前引入由滤波器组的延迟产生的0值点之外,还在原始信号之后引入了0值点。文中从时域对重构后的数据长度进行了分析,并对多采样率滤波器组的重构条件进行了深入分析。经过分析,原始信号之后引入的0值点可以从滤波器组重构条件中的抗混叠条件来作出合理的解释;另外,理想滤波器组的延迟应该和滤波器组的阶次相等。     

起落架缓冲系统参数对飞机滑行动态响应的影响

 本文将滑行中飞机简化为2自由度系统,采用功率谱方法,给出了滑行时由地面不平度引起的动态响应统计量的解。对一些飞机的计算结果与文献中以时域法得到的结果大致相符。在此解基础上,分析了起落架缓冲系统主要参数对飞机地面滑行时,由地面不平度引起的各动态响应量的影响。     

一种基于前馈网络的组合自适应滤波器及其应用

本文设计了一种以单层或多层前馈神经网络为核心的组合自适应滤波器。该滤波器能够通过离线及在线学习了解输入信号与噪声的某些特性，从而把两者区别开来，从中检出信号。仿真研究表明，本文提出的方法直接用于雷达导引头角跟踪系统的滤波比通常的方法具有更好的性能和效果。     

一种利用非线性预报的动力学降噪法

建立在背景信号能够用低维动力学系统建模的基础上,利用待分离信号与干扰背景的频谱差异,通过连续拟合的两层RBF网来构造非线性逆滤波器分离信号与背景噪声.文中给出了以仿真混沌信号为背景与单频、调频脉冲信号相分离的示例,证明了该算法实现信号分离的可行性.     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

一种数字滤波器组在动态风洞试验中的应用

在动态风洞试验中,由于机械振动、随机扰动等原因,原始试验数据均有较大扰动。为得到其中的有用信息,需利用数字滤波器对其处理。基于MATLAB实现了梳状和频率抽样两种数字滤波器,对其各自特性做了较为深入的研究和比较。最后,利用二者串行组成了滤波器组。该滤波器组已经应用于预研项目中,结果表明,该滤波器组低频和高频特性均能够有效减弱信号中的干扰和噪声,达到预期目标。在不进行降采样率处理的情况下,达到相似的滤波结果,滤波器组的滤波时间仅为频率抽样滤波器的2％左右。     

空域滤波器组对雷达阵列合成距离像的影响分析

为了简化雷达系统硬件设计和降低成本,可以使用多个窄带成分来合成宽带信号,从而获得满足实际需要的合成距离像。针对合成宽带信号和雷达阵列的特点,详细分析了结合合成宽带信号及传统空域滤波器组情况下所合成距离像的失真原因,指出合成距离像的失真由形状变形和位置平移两部分组成,且这两种失真分别由各个空域滤波器输出幅度和相位的波动所引起。同时,推导出计算对应相位和幅度失真度的理论公式,并由此给出了当合成距离像存在可接受失真时阵列的临界条件。计算机数值仿真结果验证了以上结论。     

姿态测量中MEMS陀螺输出信号处理方法研究

为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明：鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。     

Energy Detection of a Random Process in Colored Gaussian Noise

A likelihood receiver for a Gaussian random signal process in colored Gaussian noise is realized with a quadratic form of a finite-duration sample of the input process. Such a receiver may be called a "filtered energy detector." The output statistic is compared with a threshold and if the threshold is exceeded, a signal is said to be present. False alarm and detection probabilities may be estimated if tabulated distributions can be fitted to the actual distributions of the test statistic which are unknown. Gamma distributions were fitted to the conditional probability densities of the output statistic by equating means and variances, formulas for which are derived assuming a large observation interval. A numerical example is given for the case in which the noise and signal processes have spectral densities of the same shape or are flat. The optimum filter turns out to be a band-limited noise whitener. The factors governing false alarm and detection probabilities are the filter bandwidth, the sample duration, and the signal level compared to the noise. Two sets of receiver operating characteristic curves are presented to complete the example.     

基于联邦滤波的容错组合导航系统仿真分析

设计INS／GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。     

广义卡尔曼滤波递推公式的证明

卡尔曼滤波方法是一种应用广泛的估值方法,但其要求系统数学模型已知。而广义卡尔曼滤波与卡尔曼滤波相比并不需要系统数学模型已知,具有更强的现实意义。在广义卡尔曼滤波方法的状态模型和测量模型的基础上讨论了其递推公式的证明问题。最后通过广义卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波仿真曲线的比较,验证了广义卡尔曼滤波的有效性。     

机动目标的广义卡尔曼滤波信号模型的理论推导

卡尔曼滤波方法是一种应用广泛的估值方法,但其要求系统数学模型已知,而广义卡尔曼滤波与卡尔曼滤波相比并不需要系统数学模型已知,具有更强的现实意义。从泛函分析的角度讨论了连续函数的最佳逼近问题,并以此为基础提出了广义卡尔曼滤波的信号模型和递推公式。最后通过广义卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波仿真曲线的比较,验证了广义卡尔曼滤波的有效性。     

一种基于非线性跟踪-微分器的角加速度估计方法

针对仅能获取角度信息的角加速度估计问题,基于卡尔曼滤波和非线性跟踪-微分器设计了一种角加速度估计算法。该算法利用卡尔曼滤波得到角速度的估计值,并以此为基础采用非线性跟踪-微分器对角加速度进行估计,通过对卡尔曼滤波与跟踪-微分器角加速度估计进行合理融合获得最终的角加速度输出。仿真结果表明,所设计的估计方法能满足视线角加速度的估计精度要求,具有一定的工程应用价值。     

基于广义S变换进行雷达信号时频滤波去噪

S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。针对深空目标雷达回波信号的复杂性,为了得到较好的雷达回波信号,将基于广义S变换的时频滤波应用于雷达回波信号去噪中,并利用低通滤波器设计了时频滤波算子,克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。通过理论分析与仿真波形对比表明,滤波后能有效地去除噪声,很好地保留了原始雷达回波信号的信号特征,展示了基于广义S变换的时频滤波的可行性,为雷达回波信号去噪提供提供了一种很好的方法。     

基于加速度计和角速率陀螺的超小无人直升机姿态控制系统

设计了一种基于加速度计和角速率陀螺的超小型无人直升机姿态控制系统;由卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺数据,实时估计最优的直升机姿态信号;根据最优的姿态反馈信号,飞行控制系统采用参数自整定的模糊PID控制方法得到舵机控制信号,从而实现了超小型无人直升机的姿态控制。