基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理

为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.     

一种改进的UWSAN最大似然目标定位方法

研究水声信道目标定位问题,由于水下定位精度与陆地不同。为了解决水下水声信道中有效传输信息,采用传统的无线传感器阵列网络(UWSAN)最大似然目标定位方法有效性差。为解决上述问题,提出将每个阵列的局域似然函数进行信息提取和压缩,并将信息进行融合。分析每个阵列的局域似然函数特性,并根据高斯函数对归一化似然函数进行拟合,结合各个阵列接收到的能量,在融合时先给拟合的归一化似然函数乘以其接收到的能量,再将各个阵列的对数似然函数相加得到全局对数似然函数,其中最大值的位置就是最大似然法估计的目标位置。数值仿真结果表明,改进方法不但大大降低了局部节点到融合节点的传输数据量,而且在高信噪比下与直接计算似然函数的数值非常接近,可以有效估计目标的位置。     

矿井电网故障检测WSNs分层时间同步算法

结合经典时间同步算法TPSN、RBS的优点,提出了一种能量有效且满足一定精度要求的同步算法RBTP。该算法利用无线通信的广播特性并采用最大似然估计和最小二乘法计算时钟偏移和频偏,进而对时钟进行补偿。仿真结果表明,与TPSN和RBS算法相比,RBTP算法明显减少了节点的能量消耗,提高了同步精度,能够满足井下电网故障定位系统对时间同步的需求。     

一种低复杂度高性能的MIMO系统自适应检测算法

如何克服发射信号的重叠和码间干扰是MIMO系统信号检测技术面临的关键问题。信号检测算法的性能优劣是影响MIMO技术能否真正适于实际应用的关键因素。结合MLD算法高性能和MMSE-SIC算法低复杂的优点,对Hybrid算法进行了改进,提出了一种基于信道最大/最小特征值的自适应混合检测算法。该算法重新定义了自适应系数,并通过信道矩阵特征值的特性,自适应控制三种子混合算法检测数据流时的百分比,以达到更高的检测效率。仿真结果表明：无论信道在何种复杂环境下,该算法具有与MLD算法几乎相同的误码性能,计算复杂度也有很大的改善。     

一种新型MEMS加速度计温度补偿方法研究

为降低环境温度对加速度计测量输出的影响,本文提出了一种新的加速度计温度补偿方法,即三维拟合曲面和计算的补偿方法。本文详细介绍了该温度补偿方法的具体原理和实现方法,并用实验进行了验证,实验结果表明加速度计最大零位漂移由温度补偿前的500 mV缩小为温度补偿后的50 mV,即温漂缩小了一个数量级,补偿效果明显。     

一种基于信号强度的室内定位干扰抑制新方法

针对WiFi、蓝牙等基于信号强度的室内定位技术易受遮挡、反射等影响,导致较大定位误差的问题进行研究.在室内信号传播模型的基础上,推导出基于信号传播模型的场强测距模型,根据该模型对现有定位解算中的牛顿迭代算法进行改进,对不同信号计算不同权值,采用加权最小二乘法求解,在不增加解算复杂度的情况下,提高定位精度.仿真表明,该算法抑制干扰能力强,有效提升了定位精度.     

温度继电器温度特性检测系统的研制

为了实现温度继电器温度特性的检测,本文从应用角度出发,论述了一种基于空气测定法的简单实用、高精度的自动检测系统.本系统设计了电阻加热炉来模拟实现检测温场,并通过较长时间的预热和在试验腔的检测段放置孔板显著提高了温度均匀性,采用模糊算法按照设定的控温曲线对温场温度进行控制.在该系统中,还提出了电阻加热炉炉丝按功率分组策略,大大改善了电炉性能;并采取整体最小二乘法误差校准,有效提高了系统检测精度.     

一种改进的中文文档图像倾斜检测方法

图像获取设备将纸质文档转换为文档图像时,经常会使文档图像出现某种程度的倾斜,从而可能使后续的文档版面理解和OCR识别算法失败。文中提出一种基于近邻法的中文图像的倾斜角度检测方法,并采用最小二乘法减小倾斜估计的误差,从而大大优化了运算速度,增强了算法的鲁棒性,与现有方法相比,具有运算速度快,检测精度高的优势。算法在Visual C＋＋下编程加以实现,通过对检测库中100幅倾斜中文文档图像的检测证明,该方法具有精度高和适应性强的特点。     

一种广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制(GSM)系统中信号检测复杂度过高的问题,提出一种采用分组检测方式的低复杂度检测算法。首先发送端根据激活天线数对发射天线进行分组,每组激活一根天线用于传输调制符号,然后提出算法基于这种发射天线组合方式,在接收端做相应的分组串行检测。分析和仿真结果表明,该检测算法能以极低的检测复杂度获得与最大似然检测算法(MLD)相近的误比特率(BER)性能。     

一种湿度传感器温度补偿的非线性校正方法

针对湿度传感器易受温度影响的问题,提出了基于Laguerre多项式的湿度非线性校正和温度补偿的复合校正模型,采用递推最小二乘法对标定湿度进行拟合以确定复合补偿模型的参数.该方法根据湿度传感器的测量值和环境温度即可高精度计算出实际湿度.仿真结果表明,补偿后的最大相对误差不超过4.5576e-4％,具有良好的非线性校正和温度补偿效果,在湿度检测领域具有重要的理论和应用价值.     

基于数据驱动多输出ARMAX建模的高炉十字测温中心温度在线估计

高炉（Blast furnace,BF）炼铁中,十字测温作为炉顶温度和煤气流分布监测的最主要手段,对高炉的安全、稳定和高效运行起着重要作用.然而,由于高炉炉顶中心部位温度较高,造成十字测温装置中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而无法及时判断炉顶煤气流分布.针对这一实际工程问题,本文基于时间序列建模思想,集成采用多输出自回归移动平均（Multi-output autoregressive moving average,M-ARMAX）建模、因子分析、Pearson相关分析、基于赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）与模型拟合优度联合定阶等混合技术,提出一种模型结构简单、精度较高且易于工程实现的十字测温中心温度在线估计方法.首先,提出利用因子分析与Pearson相关分析相结合的稳健特征选择方法选取多输出建模输入变量.然后,采用样本均值消去法预处理采集的高炉样本数据,使其成为离散随机数.基于离散随机数,建立算法简单、易于工程实现的M-ARMAX温度模型：为了克服传统基于AIC阶数确定造成模型阶次高、结构复杂的问题,提出在AIC准则基础上进一步引入模型拟合优度来选取模型最小阶,可保证模型估计精度的同时降低模型阶次;同时,采用可快速收敛的递推最小二乘算法辨识M-ARMAX模型参数,并用残差分析方法检验模型.工业试验和比较分析表明：建立的M-ARMAX模型能够根据实时数据同时对十字测温装置多个中心温度点进行准确和稳定估计,且模型估计误差符合高斯白噪声特性.