离散系统有限时域H_∞滤波器设计

文章给出了有限时域H∞滤波器存在的充分条件,并基于线性矩阵不等式给出了滤波器的构造性的设计方法,得到的滤波器满足指定的性能指标,最后给出了仿真实例,实例表明所设计的滤波器实现了设计要求。     

EMI滤波器控制传导干扰实验与分析

应用理论分析和实验总结出来的关于共模和差模传导干扰信号的分布规律,分析电子设备电源线上存在的干扰信号的特点,试用不同网络结构的电磁干扰(EMI)滤波器来控制电子设备在在的传导干扰电平,使之符合有关电磁兼容性(EMC)标准规定的极限值为例,说明EMI滤波器设计和应用中碰到的某些实际问题,对指导用EMI滤波器来解决电子设备存在的电磁干扰和进行EMC试验很有实际意义。     

基于随机子空间方法的模态参数识别研究

随机子空间识别 (StochasticSubspaceIdentification ,以下简称SSI)方法是一种新的时域识别方法 ,该方法仅用自然响应数据 ,通过QR分解和SVD分解等一套正交投影算法识别系统模型。研究了SSI方法在模态参数识别领域的应用。采用NASAmini mast模型 ,仿真分析了SSI算法控制参数选择技巧 ,论证了其参数识别精度。通过处理日本CFT大楼实测数据 ,研究了SSI方法识别真实结构模态参数的问题。应用Kalman滤波器 ,测量响应可以分解为模态空间响应 ,将信号功率谱分解成多条单自由度系统功率谱。     

航空发动机ZP/LTR方法稳定性分析及改进

分析了零点配置/回路传函恢复(ZP/LTR)方法稳定性, 给出并证明了其稳定性条件.但该条件较为苛刻, 限制了ZP/LTR方法的应用.为了对ZP/LTR方法改进, 在设计过程中引入了Kal man滤波器, 通过选取特殊的参数, 使Kal man滤波器回路逼近并取代原目标回路, 从而在保留ZP/LTR方法性能的同时, 通过保证Kal man滤波器回路的稳定性保证了最后闭环系统的稳定性.给出并证明了改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件, 指出改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件较为宽松, 拓宽了原ZP/LTR方法的应用范围.      

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.     

微波带通滤波器的时域分析法研究

文章介绍了一种利用微波带通滤波器的时域反射损耗(即S11)曲线分析和调试滤波器的方法,运用此法在调试滤波器时可以快速地分析出具体是哪一个谐振电路或耦合器需要调试,以便对其进行专门的修正和调试,从而节省调试时间,简化调试过程。同时也介绍了3种方法作为把频域数据转换为时域数据的理论基础,即傅里叶级数法、快速傅里叶变换法和Chirp-z变换法,并对这3种方法作了相应的评价。     

用于寻的导弹制导的计算密度滤波器

提出一种最大似然估计方法,用于求解具有线性动力学和非线性量测函数的问题.这种方法称为“计算密度滤波器”,在此方法中,条件概率密度函数被选为有限个参量的函数.在最频值附近描述条件概率密度函数近似形状的这些参量被延伸到每个量测间隔.在测量时,条件概率密度函数利用贝叶斯理论来修正,由数字计算得到的它的最频值定为状态的最佳估值.为了保存计算函数的形式,后验条件概率密度函数用关于最频值的泰勒级数展开式来近似.目标拦截问题的数字结果表明,计算密度滤波器优于广义卡尔曼滤波器.然而,计算密度滤波器有负的距离偏差.近似方法分析证明,最大似然距离估值小于平均距离估值.