基于动态评价方法的多态电路进化设计

针对传统多态电路进化设计算法有效性问题,提出了基于动态评价方法的多态进化设计算法。在进化算法适应度评价阶段,利用适应度评价扩展对于不同模式下的电路分别进行评价,采用比较选择进行电路最优结构配置,防止了潜在解的丢失。将多态门与普通门混合使用,进行了Multiplier/Sorter及Majority/Parity两种多态电路的进化设计实验。实验结果表明,与传统多态电路进化算法相比所提算法进化代数减少了31.2%~77.7%,成功概率提高了11%~52%,具有进化迭代次数少、成功概率高的优势,提高了算法有效性。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

新型半导体导电类型判别仪设计与研制

在详细分析金属和半导体接触的整流理论基础上,通过增加补偿二极管、保护电路和数码显示电路改进了传统的三探针整流法,设计了一款用于对半导体材料导电类型判别的测试仪,实际运行结果表明该测试仪具有准确度高、电路结构简单、操作简便、成本低等特点,可满足实际生产和教学的需要.     

无电阻CMOS带隙基准电压源的设计

设计了一种高准确度无电阻的带隙基准电压源。该电路采用差分结构的电压传输单元来代替电阻,并且没有使用运算放大器,从而避免了运算放大器所带来的高失调和必须补偿的缺陷。电流源采用共源共栅结构,提高了电源抑制比。增加了启动电路,保证电路可以正常工作。在0.6μm CMOS工艺条件下,电路的各项性能指标采用Sm artSp ice进行模拟验证,结果表明有效温度系数可以达到6×10-6/℃,电源电压从3.8 V变化到5.5 V时,输出的基准电压波动不到3 mV。     

热离子辐射型空间核电源的在轨试验飞行

空间核电源的产生不是偶然的 ,它是发展航天技术的需要。在航天技术发展的初期 ,几乎所有国家的第 1颗人造地球卫星均采用了原导弹武器使用的电源——银锌电池。银锌电池的主要优点是它的性能稳定、可靠性高。然而它有不足之处 ,即存在比能量低、一次性使用等问题。随后发展了太阳能电池 ,研制了各种各样的太阳电池系统 ,它已成为空间技术中的支撑性电源。但是 ,太阳电池系统的主要缺点是 :随着所需功率的增大 ,其布片面积将成正比地直线上升 ;脱离开阳光无法工作 ,在非日照区不得不再次求助于化学蓄电池 ,以保障航天器的不间断工作 ,而储能…     

GPS锁定晶振的数据处理方法研究

针对GPS锁定晶振频率标准,提出了一种滑动平均值法滤波方法,通过这种算法建立新的取样值与历史取样值相关性,适当选取取样点数形成滑动滤波窗口,改变的滑动滤波窗口大小,能有效克服GPS接收机输出的1×10-6的波动影响,可以在很短的时间间隔内解算出被控晶振与GPS的偏差值,应用于控制算法,不断修正压控晶振的频率,使压控晶振锁定在GPS上。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。