简介:摘要:针对未知信号检测中的功率与位置双未知,以及在多源信号下的信号混叠问题,采用循序渐进,从单目标的检测再到多频多源信号检测,最终研究同频多源信号的协同检测方法。具体针对信道衰落影响下,研究单目标未知信号的多接收点协同估计方法;在单目标未知信号估计的基础上,研究多源多频信号下的协同检测方法,研究在多接收节点的多源接收信号混叠条件下的未知信号的发射功率和位置联合估计。
简介:摘要电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。电动汽车的能量储存在动力电池中,无法直接测量,而电池能量状态的影响因素众多,很难估计准确,从而使电动汽车续驶里程估计不准。本文针对电动汽车各种使用条件,考虑了温度、电池耐久性、 和电流因素对电池产热的影响,分析了产热比例。
简介:摘要:在无线通信系统中,由于障碍物的存在,电磁波除了直射传播之外,还可以反射、衍射和散射。当电磁波遇到比波长大的障碍物时,会发生发射和透射;电磁波入射到建筑物、墙壁和其他大型物体的边缘时,则会发生衍射的现象;而当电磁波入射到不规则物体,如粗糙表面的墙壁、车辆和树叶等,则会使电磁波在各个方向散射。
简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面均存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小均方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小均方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。
简介:文章研究了一种基于双基地电磁矢量阵列(EMVA)的多入多出(MIMO)雷达的二维发射角和接收角的估计算法。针对稀疏阵列情况下传统角度估计算法的周期性模糊问题,提出了一种利用极化矩阵来求取收发信号波印廷矢量,从而实现解模糊的算法。为提高参数估计精度,需要满足新的正交约束条件:要求不同阵元间发射的信号以及空间共点的同一阵元内所有的偶极子天线发射的信号都相互正交。从而可以利用极化矩阵求得发射角的不模糊估计。与传统算法相比,该算法可以增大阵元间距但不会产生角度模糊,从而提高了角度估计性能。同时避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了算法有效性。
简介:摘要:为精准地对锂电池荷电状态(SOC)作出估计,本文基于平滑因子引入以及神经网络提出了优化后的一种锂电池SOC估计方法。在RBF神经网络中,我们综合运用了黄金分割优选法以及模糊C均值聚类算法,以明确最佳隐含层神经元个数以及径向基中心。同时,以遗传算法来优化计算该方法体系中的高斯核函数宽度还有连接权值,以更好地明确RBF神经网络结构及其初始参数。在神经网络模型中,我们将放电容量纳入一个平滑因子,使RFB网络能够对锂离子电池非线性表现出较好的拟合能力。根据实验总结的锂离子电池数据,对本文所提方法加以仿真,得知优化后锂电池SOC达到了更高的估计精度。
简介: 摘要:电池荷电状态(SOC)和电池健康状态(SOH)是电池管理系统(BMS)中最为重要的环节,其直接影响了电池的功能性和安全性。但实际应用中SOC和SOH估计受多重因素影响,导致其估计精度不高。本文基于经典的“开路电压查表法+安时积分法”和“等效循环法”,将卡尔曼滤波算法应用于改进开路电压查表法,同时结合容量增量法,共同辅助修正等效循环。有效的提高了SOC和SOH的精度。