一种漂移室定位子性能反常现象的研究

研究了一种漂移室定位子性能的反常现象,它关系到定位子的使用寿命．着重测量了暗电流和随机噪声与时间、高压及温度的关系.     

基于伪随机噪声序列相干光正交频分复用系统的定时同步算法

针对传统定时同步算法的副峰干扰和低信噪比(SNR)下定时不稳定的问题,提出了一种基于伪随机噪声(PN)序列的定时同步算法。根据PN序列良好的延迟相关性和对称相关性,重新设计了训练序列的结构,并优化了定时度量函数的计算方法。仿真结果表明,改进算法的定时度量估计曲线只存在一个峰值,消除了副峰干扰。在循环前缀为四分之一符号长度与低SNR的情况下,仍可实现准确和稳定的定时。     

谐和随机噪声联合作用下Van der PolDuffing振子的参数主共振

研究了Van der Pol－Duffing振子在谐和与随机噪声联合激励下的参数主共振响应和稳定性问题。用多尺度法分离了系统的快变项，并求出了系统的最大Liapunov指数和稳态概率密度函数，还分析了失稳、分 叉和跳跃现象，讨论了系统的阻尼项、非线性项、随机项和确定性参激强度等参数对系统响应的影响。数值模拟表明所提出的方法是有效的。     

机抖激光陀螺随机噪声注入方法研究

机抖激光陀螺通过在抖动驱动信号中注入一定强度的随机噪声来消除动态闭锁误差.为了适应机抖激光陀螺小型化和其控制电路数字化的发展,设计了在以抖动驱动信号采用方波形式的基础上,其随机噪声的注入采取了应用寄存器产生的伪随机噪声-m序列按照对方波占空比进行调制的方式,并建立了抖动机构的数学模型,应用所建立的模型通过Matlab中的Simulink进行了仿真.依照随机噪声注入效率的计算方法,文中采用的方式其噪声注入效率要高于以往采用的应用高斯白噪声对交变正弦波驱动信号进行幅值调制的方式,对此进行了实验验证,证明这种随机噪声注入方式效果良好.     

基于à trous算法的MEMS陀螺仪随机漂移建模

为了对微小型飞行器上的MIMU(微惯性测量单元)的随机漂移进行补偿,在比较了Mallat算法与à trous算法之后,基于小波变换与多尺度分析方法,提出了多尺度时间序列建模方法,它充分利用了à trous算法的快速性与时间平移不变性,将MEMS陀螺仪随机漂移进行多尺度分解.对各尺度上分解得到的信号进行重建,并对重建得到的各个信号进行时间序列建模.将各尺度时间序列模型的预测输出的和作为陀螺仪的随机噪声估,计,对陀螺仪的随机漂移进行补偿.最后的实际数据建模表明该建模方法运算量小、建模速度快、精度高、模型适用性强,有很强的实际应用价值.     

混沌的抑制研究进展综述

综述了抑制混沌的４种主要方法:加随机噪声、加周期摄动、加动力吸振器和加输出变量反馈．概括了各种方法的一般形式,列举了各种方法应用的例子,还指出一些尚待研究的问题．      

跟踪微分器在陀螺信号去噪方面的应用

为了提高航空光电稳定平台的视轴稳定精度,采用跟踪微分器作为滤波器,对输入信号进行滤波,改善随机噪声对控制精度带来的负面影响。跟踪微分器会产生相位延迟,根据它得到的滤波信号及其微分信号,采用预报方法对滤波后的信号进行补偿。算法不依赖对象模型,计算量较小,易于实现。本文阐述了该算法的离散数学表达式,给出数值仿真分析,并在某型航空光电稳定平台上进行实验验证。结果表明:相较于巴特沃斯滤波器,跟踪微分器提高了阶跃响应的性能,最大超调量减少10.5%,上升时间缩短了4.5 ms,调整时间缩短50 ms。基本满足控制系统的实时性、快速性、稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。研究表明跟踪微分器对于航空光电稳定平台的精度提高,有比较好的实用价值。     

有界随机噪声激励下软弹簧Duffing振子的安全盆分叉

研究了软弹簧Duffing振子在有界随机噪声激励下，系统安全盆的侵蚀现象，并提出了随机安全盆分叉的概念. 计算表明，由于随机扰动的影响，系统的随机安全盆分叉点发生了偏移. 关键词： Duffing振子 有界随机噪声 安全盆 分叉     

基于consensus滤波器的新型电压监测仪的设计

在进行深入分析consensus滤波器原理的基础上,提出了一种新的电压监测仪设计方法。首先将数模转换器在各个时刻测量的电压有效值看做一个小世界网络模型G中的一个节点。由于测量的电压信号容易被电网中的随机噪声所污染,通过consensus滤波器算法进行滤波,使得数模转换器测量的信号最终趋近于一个稳定的数值。仿真结果表明,该方法可以有效的还原被噪声污染的电压信号,而且即使在某一个时刻数模转换器出现故障失灵,所测量的数据也不受影响,仿真结果和实践应用表明了本文所提出方法的有效性和可行性。     

基于Curvelet域高斯尺度混合模型的地震信号降噪方法

结合曲波变换和高斯尺度混合模型提出地震信号随机噪声压制方法.该方法首先运用曲波变换对含有随机噪声的地震信号进行分解,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型估计出原始地震信号所对应的小波系数,最后经曲波逆变换重构获得降噪处理后的地震信号.仿真地震信号和实际地震信号的实验结果均表明本文方法能够有效压制地震信号中的随机噪声干扰,较多地保留了有效信号.