抽头电感滤波器辅助PWM DC-DC功率变换器实现软开关功能

推荐了一种使用新型高频变压器连接的全桥软开关移相脉宽调制（PWM）控制的DC-DC功率变换器。可以把此种功率变换器用作小型光伏电池与燃料电池发电系统的功率调节器以及汽车交流电源的隔离式升压DC-DC功率变换器。在低压大电流电源中，全桥电路是最具吸引力的拓扑，因为可以使用低压高性能金属氧化半导体场效应晶体管（MOSFET），并且能实现DC-DC功率变换器的高效率。为了能在大负载波动范围内实现软开关运行，新近在全桥移相PWMdc-dc变换器的输出级采用了包含续流二极管的抽头电感滤波器。在本文推荐的电路中，无需使用附加谐振电路和辅助功率变换器件就能有效降低循环电流。采用设置为1kW 100kHz的实验模板（使用功率MOSFET）对本文推荐的软开关dc-dc功率变换器的实际效率进行了实验室级别的试验。大工作比和负载变化范围内得到的实际效率为94～97％。     

一种实用的解耦自适应跟踪滤波器

提出了一种适于在非线性测量环境下跟踪机动目标的解耦自适应跟踪滤波器，这种跟踪滤波器在视线直角坐标系下实现了改进的输入估计方法。由于所提出的滤波器具有解耦结构，因此，可以显著地减少计算量而不会降低性能。同时还证明，由于伪测量噪声间的小的互相关，因此提高了机动检测的准确度。     

应用于仅有角度测量的寻的导弹制导的自适应修正增益推广Kalman滤波器

一种适用于一类特定的非线性系统全局收敛非线性滤波器被称作修正增益推广Ｋａｌｍａｎ滤波器（ＭＧＥＫＦ）。将ＭＧＥＫＦ与一种非线性时变观测噪声统计估值器相结合，导出一种自适应修正增益推广Ｋａｌｍａｎ滤波器（ＡＭＧＥＫＦ）。ＡＭＧＥＫＦ应用于三维仅有角度测量的寻的导弹制导，当测量噪声的方差不能精确已知时，不存在ＭＧＥＫＦ经常表现出的不稳定性，仿真结果表明ＡＭＧＥＫＦ是稳定的。而且与虚构的、对测量噪声方差精确已知的ＭＧＥＫＦ有几乎相同的估计效果。     

旋转目标微波成象中的旁瓣抑制研究

本文首先引出了微波成象中的旁瓣抑制问题,介绍了这领域中前人已得到的结论。接着阐述了传统傅里叶谱分析中的窗函数不能用于旋转目标成象的原因,提出了变迹滤波器的求解方法。最后通过计算机仿真给出了不同相对带宽条件下低旁瓣特性和再现图象,结果是满意的。     

基于功率互补对的树形结构混合滤波器组

提出了一种近似完全重构的树形结构混合滤波器组(HFB)的设计方法,利用基于功率互补对的树形结构的模拟分解滤波器,而非传统的低通、带通和高通分解滤波器均匀分割整个系统带宽.采用遗传算法实现了功率互补对的优化设计,并基于逆快速傅立叶变换(IFFT)实现了数字综合滤波器的设计以保证近似完全重构.3阶和5阶的功率互补对与63阶的数字FIR(有限冲击响应)综合滤波器所组成的四通道混合滤波器组,具有1.06×10^-7dB平均失真误差和-111?dB的平均混叠误差,满足15?bit的模数转换(ADC)系统要求.     

GPS／捷联惯性组合导航的半物理仿真算法

讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半物理算法，该算法既继承了理论仿真方便，直接的优点，又充分利用的实测数据，可脱离实时环境对各种结构和参数进行设计和调试，一旦系统调试成功，就可以将全套核心软件直接转移到导航计算机中，因此本算法具有简便，经济，省时，可操作性和可比较性强等优点。本文给出了半物理算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的设计和Ｇ     

预定三次渡越信号的双相单向换能器的设计

在宽带宽低损耗声表面波滤波器(SAW-F)的设计中,换能器声端反射是个重要问题。它决定了三次渡越信号,因而决定了不希望有的通带波动,通带波动限制了可达到的最大带宽和最小插入损耗。本文就双相单向换能器(TPUDT)移相,匹配电路和电极排列,系统地讨论了双相单向换能器的声反射,另外还讨论了插入损耗,带宽和三次渡越信号间的折衷。     

超宽带矩形微同轴滤波器制备及性能分析

在射频微系统对高性能超宽带滤波器的需求下,基于矩形微同轴制备技术研究了10GHz～50GHz的超宽带矩形微同轴滤波器的设计及制备。在矩形微同轴传输线的电路基础上进行电路实现,对超宽带矩形微同轴滤波器模型进行仿真试验,结果显示,在10GHz～50GHz工作带宽内插入损耗小于0.8dB,回波损耗优于17dB,带外抑制达到45dB。基于矩形同轴结构的制备流程经过九次光刻-电铸-平坦化过程及一次介质支撑结构光刻后完成十层滤波器样件的制备,测得制备的滤波器样件性能与仿真曲线基本吻合,在40GHz时插入损耗为0.6dB,回波损耗为21.6dB,在5GHz和55GHz时带外抑制分别为41.8dB和43.9dB。矩形同轴结构的低损耗、高频段等优点在该超宽带矩形微同轴滤波器中有良好的体现。     

一种用于GPS时差比对数据处理的卡尔曼滤波器设计

介绍了一种用于GPS时差比对数据处理的自适应卡尔曼滤波器,在Matlab环境下编写了离散时间形式的卡尔曼滤波算法程序,利用该算法对GPS信号与铯原子频标的时差比对数据进行了分析处理,最后介绍了该算法的数字芯片FPGA实现。     

结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测

针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题，以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题，提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标，提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器，克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器，并持续修正跟踪结果，跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中，引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明：提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法，且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性。