开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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设计并实现具有硬件滤波空气清新器的信息采集系统，根据空气的复杂性以及随机性，结合自适应滤波器的原理，提出一种新的空气信息采集系统设计方法。该方法利用最小均方(LMS)自适应滤波器进行软件滤波，针对空气
上传时间： 2013-06-14
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自适应天线技术、扩频技术是提高通信系统抗干扰能力的有效手段.本课题短波电台扩频-自适应天线抗干扰系统的目的是将自适应天线技术与扩频技术结合起来,使短波通信系统具有对抗各种干扰的性能,保证在恶劣的电磁环境中实现正常通信.本文主要工作如下:·研究了强干扰环境下的PN码同步,给出了设计中关键指标的选取原则;·分析了参考信号提取的原理,提出了适合于本课题的设计方案;·给出了扩频伪随机码PN1、导引信号伪随机码PN2的选取方法;·基于FPGA,给出了系统设计中PN码同步,参考信号提取的具体实现.
上传时间： 2013-04-24
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自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上，提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性，得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法；并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法，在同样环境噪声下，相比自适应横向LMS算法，其各项性能指标都得到了极大地改善，而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型，并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具，完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心，设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器，分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间： 2013-07-16
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回波消除器广泛应用于公用电话交换网(PSTN)、移动通信系统和视频电话会议系统等多种语音通信领域。在PSTN系统中，由于线路阻抗不匹配，远端语音信号通过混合线圈时产生一定泄漏，一部分信号又传回远端，产生线路回波，回波的存在会严重影响语音通信质量。本文主要针对线路回波进行研究，设计并实现了满足实用要求的基于FPGA平台的回波消除器。 首先，对回波产生原理和目前几种常用回波消除算法进行了分析，在研究自适应回波消除器的各个模块，特别是深入分析各种自适应滤波算法和双讲检测算法，综合考虑各种算法的运算复杂度和性能的情况下，这里采用NLMS算法实现自适应回波消除器。针对传统双讲检测算法在近端语音幅度较低情况下容易产生误判的情况，给出一种基于子带滤波器组的改进双讲检测算法。 本文首先使用C语言实现回波消除器的各个模块，其中包括自适应滤波器、远端检测、双讲检测、非线性处理和舒适噪声产生模块。经过仿真测试，相关模块算法能够有效提高回波消除器性能。在此基础上，本文使用硬件描述语言Veillog HDL，在QuartusⅡ和ModelSim软件平台上实现各功能模块，并通过模块级和系统级功能仿真以及时序仿真验证，最终在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Arrav，FPGA)平台上实现回波消除系统。本文详细阐述了基于FPGA的设计流程与设计方法，并描述了自适应滤波器、基于分布式算法FIR滤波器、除法器和有限状态机的设计过程。 根据ITU-T G.168标准提出的测试要求，本文埘基于FPGA设计实现的自适应回波消除系统进行大量主客观测试。经过测试，各项性能指标均达到或超过G.168标准的要求，具有良好的回波消除效果。
上传时间： 2013-06-18
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基于H.264的自适应环路滤波器的硬件设计与FPGA验证
上传时间： 2013-04-24
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波束形成模块是声纳信号处理系统中的核心部分，其作用为在空域上加强来自某一方向的信号，抑制干扰，同时探测目标的方位。因此，波束形成模块的研究在水下探测器、水下武器引信等声纳系统中显得尤为重要。本文基于阵列波束形成的原理对圆阵自适应波束形成展开了比较深入的研究。 首先，本文概述了声纳波束形成的研究背景和研究现状。基于本课题所研究的主动声纳模型，分析了主动声纳信号，提出应用复基带信号进行波束形成的方案；对接收波束形成的原理和方法进行了比较详细的推导和论述。 其次，本文重点对均匀圆形阵列流形的波束形成作了详细分析和波束图函数推导，并且应用MATLAB软件进行了仿真分析。然后对LMS自适应算法进行了介绍，由对LMS算法的分析推导了DLMS算法，并对LMS算法和DLMS算法进行了分析，并将DLMS算法应用于均匀圆阵波束形成。仿真结果表明，基于FIR滤波架构的DLMS算法以牺牲部分收敛速度为代价，可获得高速并行处理能力。DLMS自适应波束形成方法能使目标方向信号加强，同时将干扰信号零陷。 最后，本文介绍了基于FPGA的并行度为2的8阵元DLMS自适应波束形成设计思路以及实现方法。系统的整体结构采用了并行处理架构，而在单个支路采用了流水线技术。并应用硬件描述(VHDL)语言在QuartusⅡ4.0环境下设计了各软件模块和功能仿真。
上传时间： 2013-04-24
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智能天线技术是阵列信号处理技术发展的产物，它可以看作是将一组传感器按一定的方式放置在空间的不同位置上而构成的阵列，该传感器阵列将接收到的空间传播信号经过适当的自适应信号处理后，提取所需的信号源和信号的属性...
上传时间： 2013-05-26
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随着无线通信技术的不断发展，人们对移动通信及宽带无线接入业务需求的不断增长，无线频谱资源显得日益匮乏。因此，如何提高频谱利用率，一直以来就是无线通信领域研究的主要任务。认知无线电的提出成为当下解决频谱资源稀缺的一个有效方法。而认知无线电的特性要求认知无线系统必须具备一个可重构的自适应调制解调器。因此，对于认知无线电平台中自适应可重构调制解调器的深入研究具有重大的意义。 软件无线电是实现认知无线电的理想平台。本文首先阐述了软件无线电的基本工作原理及关键技术，对多速率信号处理中的内插和抽取、带通采样、数字下变频、滤波等技术进行了分析与探讨，为设计自适应可重构调制解调器的设计提供了理论基础。然后介绍了认知无线电系统的构成和基本工作方式，接着重点研究了其中通信模块的FPGA实现。在通信模块的实现中，研究了基于认知无线电的BPSK、π/4 DQPSK、8PSK及16QAM调制解调技术，简要论述了他们的基本概念和原理，并给出了设计方案。接着按信号流程逐一介绍了各个功能模块在DSP+FPGA硬件平台上的实现，并对得到的数据进行了分析，给出了性能测试结果。在此基础上，结合认知无线电系统的要求，提出了可变调制方式，可变传输带宽的自适应可重构调制解调器的设计方案，并对其中一些关键模块的硬件实现给出了分析，同时给出了收端波特率识别的策略。最后，论文提出了一些新的自适应技术，如波特率估计、信噪比估计等，并给出了应用这些技术的自适应调制解调器的改进方案。
上传时间： 2013-06-17
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·《直线交流伺服系统的精密控制技术》内容简介：本书较详细地介绍了高性能直线交流伺服系统所采用的各种控制策略与方法。这些控制方法包括PID控制、Smith预估控制、解耦控制、模型参考自适应控制等。为了便于阅读，在每章节前面，首先扼要介绍了相关概念和基本理论，为每种控制策略和方法的设计举例，提供必要的基础知识准备。前言 ------------------------------------------
上传时间： 2013-06-21
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