基于mSDTFT的无速度传感器异步电机转速估计

采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调,有效消除了基频频谱泄露对提取转子速度谐波的影响,然后分析了SDTFT对转速估计精度的影响,在此基础上提出一种新的mSDTFT频谱分析方法估计转速。该方法有效降低了计算开销,特别是可以只针对某些需要的谱线进行计算,提高了谱分析的灵活性和高效性。试验结果表明,所提方法在不同负载条件下能够有效提取转子速度谐波,且具有较高的转速估计精度。     

基于离散反电动势估计的永磁同步电机无速度传感器控制

针对高速永磁同步电机(PMSM)的无速度传感器控制问题,提出了一种基于离散反电动势估计的PMSM无速度传感器控制策略。实施离散反电动势估计的设计有三点:首先,设计了离散dq电流观测器以消除反电动势估计中的电感交叉耦合效应;然后,设计了延迟补偿模型以补偿数模转换引起的电压误差,同时设计了较为精确的离散模型,以克服由数字实现导致的估计反电动势和实际反电动势之间的偏差;最后,开展了高速PMSM驱动试验,试验结果验证了所提出的高速PMSM无速度传感器控制方案的性能。     

基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。     

一种联合估计的有源校正高精度测向算法

针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

基于最小熵的多通道SAR系统相位误差估计与补偿

采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。