信号等长情况下频率估计的分频域迭代分析法

从特征识别角度分析了现有频率估计方法的信号分解结构的特点,并提出了一种分频域分解结构,将对应不同时间的多个单频信号融合构成一个组合信号,以利用时域已知信息并形成信息积累作用,能有效抑制干扰频率和削弱冲击噪声且计算量增加较少。为配合分频域分解结构的使用和提高分析过程的实时性,采用了分频等长融合算法和间接迭代计算,并进行了方法正确性的数学证明。针对多种应用环境状态进行了仿真实验,结果表明该方法抗噪性和实时性较好,频率估计精度比现有方法有较大提高。     

科氏流量计振动信号参数估计的最小二乘法

振动信号参数估计是科氏流量计振动控制和流量解算的基础。针对科氏流量计振动信号特征,基于最小二乘与函数逼近原理,提出一种适用于科氏流量计振动信号的参数估计方法。该方法利用FFT粗估计出信号频率,据此设定频率搜索区间,解最小二乘方程获得信号余弦幅度、正弦幅度和直流偏移,改变频率逐次逼近真值,使得误差平方和最小,最小误差平方和所对应参数即为参数估计值。仿真分析了估计精度和抗噪性能,对罗斯蒙特F200S型科氏流量计实测信号进行了参数分析与估计,结果表明了该方法估计的准确性和实用性。     

基于等级的无线传感网自适应分簇算法

为解决现有无线传感器网络（WSN）分簇算法难以同时兼顾其异构性和移动性,从而引发网络寿命较短、网络数据吞吐量较低等问题,提出了基于节点等级的自适应分簇算法。该算法按轮运行,每轮分为自适应分簇、簇建立、数据传输三个阶段。为解决节点移动性引发的簇首数目和成簇规模不合理的问题,在自适应分簇阶段,根据子区域内节点数目变化对相应子区域进行细化或就近合并,以确保每个子区域内节点数目在合理范围内。在簇建立阶段,选举簇内等级最高的节点为簇首,解决异构性引发的部分节点能耗过快、网络寿命缩短的问题;节点等级除考虑节点剩余能量外,还结合WSN实际应用,由节点剩余能量、能量消耗速率、到基站的距离、到簇内其他节点的距离综合决定。基于OMNeT++和Matlab的仿真实验结果表明,在节点移动速度为0~0.6 m/s的能量异构WSN环境下,较移动低功耗自适应集簇分层（LEACH-Mobile）算法和分布式能量有效分簇（DEEC）算法,运用所提算法分簇的WSN寿命延长了30.9%以上,网络数据吞吐量是其他两种算法分簇的网络的1.15倍以上。     

基于CAN总线的雷达液位仪通信模块设计

雷达液位仪是一种非接触式的高精度液位测量仪表。针对现有雷达液位仪不具有现场总线通信方式的现状，设计了基于CAN总线的雷达液位仪通信模块，给出了硬、软件的设计方案，并指出了需要注意的问题，为组建基于CAN总线的液位测量系统打下了良好的基础。实验表明，该通信模块具有结构简单、工作稳定可靠、通信速率高等特点。     

基于相关原理的相位差测量改进算法及应用

为提高相关法在非整周期采样情况下的相位差测量精度,增强算法的动态响应能力,提出了一种基于相关原理的相位差测量改进算法。该算法利用原两路同频信号产生具有90°相移的两个参考信号,经零相位滤波后,将原两路信号分别与两路参考信号进行相关运算,再利用相关和正弦函数的一些性质得到相位差的计算公式。理论分析和实验结果表明,该算法具有不必预先知道信号频率的特点,测量精度不受采样是否整周期的影响,且能实现相位差的动态检测,与传统算法相比,该算法测量精度更高,更具鲁棒性和普适性。