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基于GWO-LMS-RSSD的旋转机械耦合故障分离及特征强化方法
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作者 许文 施卫华 +3 位作者 李红钢 华如南 刘厚林 董亮 《机电工程》 北大核心 2025年第4期677-685,共9页
针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号... 针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号进行了滤波处理,使故障特征得到了初步强化;然后,根据耦合故障的不同共振属性,利用RSSD算法将故障耦合分解为高共振分量和低共振分量,完成了耦合故障分离;特别地,针对LMS算法中参数依赖人工经验、自适应差等问题,研究了基于灰狼优化算法(GWO)的参数自适应优化方法,设计了以信噪比和均方误差构成的优化目标;最后,对稀疏分解得到的信号进行了包络解调,完成了耦合故障分离及特征强化,同时,利用模拟信号和实验信号对该方法进行了验证分析。研究结果表明:GWO-LMS-RSSD算法能用于有效降低噪声干扰,分离旋转机械耦合故障及强化故障特征。该研究成果可为强噪声干扰下耦合故障的特征分离及强化提供一种新的思路。 展开更多
关键词 耦合故障诊断 旋转机械 共振稀疏分解 自适应滤波最小均方算法 灰狼优化算法 信噪比 均方误差
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联合RSSD和TDOA技术的认知协同定位算法研究 被引量:2
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作者 林绪森 王红军 王伦文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第8期931-936,共6页
在认知无线网络通信中,主用户的位置信息对于认知用户借用信道接入通信具有重要意义,通过协同定位技术来提高定位性能已成为当前认知无线电领域研究热点之一。论文提出了一种基于RSSD/TDOA技术的协同定位算法,该算法适用于对主用户发射... 在认知无线网络通信中,主用户的位置信息对于认知用户借用信道接入通信具有重要意义,通过协同定位技术来提高定位性能已成为当前认知无线电领域研究热点之一。论文提出了一种基于RSSD/TDOA技术的协同定位算法,该算法适用于对主用户发射功率和主用户信号发射瞬时时间等先验知识未知的应用场景。算法首先通过凸包算法对主用户的位置进行识别,然后再采用RSSD/TDOA协同算法对主用户进行定位,并通过顽健性较强的泰勒级数展开法来提高定位精度。仿真结果表明,论文所提的在认知无线网络中实现对主用户定位的算法相比较而言具有更高的定位精度和时效性。 展开更多
关键词 认知无线网络 凸包算法 rssd/TDOA算法 泰勒级数展开法
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基于Laurent分解的多指数CPM低复杂度序列检测算法 被引量:11
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作者 钟凯 葛临东 巩克现 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第5期715-720,共6页
针对现有的多指数连续相位调制(CPM)信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中... 针对现有的多指数连续相位调制(CPM)信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中所使用的网格状态数,并结合基于判决反馈的减少状态序列检测(RSSD)算法进一步减少后端处理中使用的网格状态。为了估计本文提出的接收机的性能,把该算法应用到一个实际中使用的多指数调制方案。仿真结果给出了与传统的最大似然序列检测(MLSD)相比,该调制方案中译码器的网格状态数从32个减少到4个,匹配滤波器的数目从8个减少到2个,然而仅仅带来0.9dB的性能损失。表明该算法能有效的降低多指数CPM接收机的复杂度,适合于实际应用。 展开更多
关键词 多指数连续相位调制 LAURENT分解 最大似然序列检测(MLSD) 减少状态序列检测(rssd)算法 路径度量
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一种改进的目标位置协同解算算法 被引量:1
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作者 林绪森 王红军 王伦文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2216-2220,共5页
在非合作的认知无线网络节点定位技术中,目标节点的位置信息均通过对测量方程组求解而获得,求解算法的优劣将直接影响目标节点的定位精度.针对传统算法仅利用少数位置已知的节点对目标节点进行定位,从而导致节点定位精度不高的问题,论... 在非合作的认知无线网络节点定位技术中,目标节点的位置信息均通过对测量方程组求解而获得,求解算法的优劣将直接影响目标节点的定位精度.针对传统算法仅利用少数位置已知的节点对目标节点进行定位,从而导致节点定位精度不高的问题,论文提出了一种改进的多节点协同解算算法.该算法利用接收信号强度差RSSD测量值得到定位方程组后,首先通过泰勒级数多元变量展开法估计方程组中位置未知节点的坐标信息,从而增加参与定位的节点数量;然后通过共轭梯度与泰勒级数展开法相结合的方法协同估计目标节点的位置坐标.仿真测试了不同测量误差条件下的定位误差,结果表明,与传统的解算算法相比,论文提出的协同解算算法提高了对目标节点的定位精度,具有更好的定位性能. 展开更多
关键词 协同解算算法 rssd 泰勒级数多元变量展开 共轭梯度
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