單脈沖雷達(dá)在我國(guó)航天測(cè)控領(lǐng)域具有非常重要的作用。隨著新技術(shù)的不斷研發(fā)和投入使用，數(shù)字單脈沖雷達(dá)技術(shù)已經(jīng)日趨成熟并逐漸走向?qū)嵱茫M單脈沖雷達(dá)接收機(jī)進(jìn)行數(shù)字化改造適應(yīng)了技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。接收機(jī)數(shù)字化改造的目的是在設(shè)備可靠性增加的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)跟蹤距離的大幅提高。在進(jìn)行接收機(jī)數(shù)字化改造前，要進(jìn)行雷達(dá)回波微弱信號(hào)檢測(cè)方法的研究，以達(dá)到在數(shù)字接收機(jī)上實(shí)現(xiàn)提高回波信號(hào)輸出信噪比的目的，從而增加單脈沖雷達(dá)的跟蹤距離。本文在研究大量國(guó)內(nèi)外微弱信號(hào)檢測(cè)成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)單脈沖雷達(dá)回波信號(hào)處理特點(diǎn)，提出了應(yīng)用小波多分辨率閥值去噪來(lái)實(shí)現(xiàn)單脈沖雷達(dá)微弱信號(hào)檢測(cè)的方法。闡述了單脈沖雷達(dá)微弱信號(hào)檢測(cè)方法的研究背景，并介紹了單脈沖雷達(dá)回波微弱信號(hào)的采集和提取工作。提出應(yīng)用小波多分辨率閥值去噪法來(lái)進(jìn)行單脈沖雷達(dá)回波微弱信號(hào)檢測(cè)的方法，并通過(guò)MATLAB仿真進(jìn)行了算法驗(yàn)證，在理論和實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了在回波信號(hào)去噪效果和波形恢復(fù)方面的良好效果，為后續(xù)的接收機(jī)數(shù)字化改造奠定了理論基礎(chǔ)和算法模型。本文提出的方法有效地提高了微弱信號(hào)檢測(cè)輸出的信噪比，大幅增加了單脈沖雷達(dá)的跟蹤距離。
標(biāo)簽： 雷達(dá) 微弱信號(hào)檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2022-06-18
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情感識(shí)別是機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把人類的語(yǔ)音、表情和肢體語(yǔ)言中的情感信息識(shí)別出來(lái)。情感交互是機(jī)器通過(guò)接收人類的情感信息來(lái)模擬人類的情感決策過(guò)程，從而表達(dá)出自身情感的過(guò)程。本文的主要目標(biāo)是把虛擬人技術(shù)應(yīng)用到人機(jī)交互中，研究出具有情感識(shí)別功能和情感表達(dá)功能的機(jī)器。本文的具體工作和貢獻(xiàn)包括：第一，詳細(xì)描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過(guò)程。這里介紹了虛擬人實(shí)體的建立和控制，以及虛擬人的情感計(jì)算模型和情感決策機(jī)制。利用三維建模工具和游戲制作軟件，來(lái)建立虛擬人和虛擬場(chǎng)景，并通過(guò)對(duì)虛擬人控制模塊的設(shè)定來(lái)驅(qū)動(dòng)虛擬人的動(dòng)作和行為特點(diǎn)，這使虛擬人能夠從行為上表達(dá)情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計(jì)算和決策的關(guān)鍵，是虛擬人具有情感能力的基礎(chǔ)。這里主要工作就是通過(guò)模擬人的情感計(jì)算過(guò)程和決策機(jī)制，來(lái)建立虛擬人的情感工作機(jī)制，從而控制虛擬人的情感計(jì)算過(guò)程，使虛擬人具有模擬人的情感表達(dá)的能力。第二，通過(guò)分析情感語(yǔ)音信號(hào)，來(lái)識(shí)別情感語(yǔ)音信號(hào)中的參數(shù)信息，并進(jìn)一步識(shí)別出情感語(yǔ)音信號(hào)中的情感信息。語(yǔ)音信號(hào)中的參數(shù)有多種，本文在比較和總結(jié)的基礎(chǔ)上，選定了三種參數(shù)來(lái)綜合的識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中的情感信息。在情感語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)的基礎(chǔ)上建立了情感特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的主要是建立特征參數(shù)的參數(shù)模型，為情感識(shí)別建立識(shí)別基礎(chǔ)。第三，利用隱馬爾科夫模型算法在語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別上的優(yōu)點(diǎn)，來(lái)對(duì)情感語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行情感信息的識(shí)別。情感信息與語(yǔ)言信息有共同的聲學(xué)特征，只是二者反映的信息不同。通過(guò)情感語(yǔ)音信號(hào)的特征分析和理論驗(yàn)證，隱馬爾科夫模型是一個(gè)理想的選擇。實(shí)驗(yàn)證明，隱馬爾科夫模型在情感信息的識(shí)別上，表現(xiàn)出很好的識(shí)別效果和較高的識(shí)別率，為隱馬爾科夫模型的應(yīng)用提供了事實(shí)支持。第四，建立人機(jī)交互系統(tǒng)原型，通過(guò)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，來(lái)證明人機(jī)情感交互的可行性和科學(xué)性。驗(yàn)證主要通過(guò)情感識(shí)別和情感決策兩方面進(jìn)行，情感識(shí)別的主要是建立在情感語(yǔ)音識(shí)別的基礎(chǔ)上，情感決策就是通過(guò)驗(yàn)證虛擬人情感表達(dá)的結(jié)果跟期望值的對(duì)比結(jié)果。
標(biāo)簽： 情感虛擬人技術(shù) 人機(jī)交互
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雙足步行機(jī)器人（Biped Walking Robot）是一種仿人機(jī)器人，是移動(dòng)式機(jī)器人領(lǐng)域中一類重要的仿生系統(tǒng)。雙足步行機(jī)器人作為一種移動(dòng)式機(jī)器人，它與輪式，履帶式機(jī)器人相比有許多優(yōu)點(diǎn)與優(yōu)越性。由于雙足步行機(jī)器人的行走具有獨(dú)特的適應(yīng)性和擬人性，其行走控制成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。步行運(yùn)動(dòng)模式與運(yùn)動(dòng)控制是影響雙足步行機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步的重要問(wèn)題，也是雙足步行機(jī)器人成功而有效地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定步行的理論基礎(chǔ)和技術(shù)關(guān)鍵。本文針對(duì)雙足步行機(jī)器人步行模式生成與步行控制相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究，并在虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人以給定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立擺線性模型的雙足步行機(jī)器人步行運(yùn)動(dòng)模式生成。本文對(duì)雙足步行機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化，采用平面倒立擺的線性化模型作為雙足步行機(jī)器人步行模式生成的簡(jiǎn)化模型。設(shè)計(jì)了基于倒立擺線性化模型步行模式生成算法，對(duì)雙足步行機(jī)器人前向行走，側(cè)向行走與拐彎行走的腰部重心位置軌跡與速度軌跡進(jìn)行了規(guī)劃。對(duì)于雙足步行具有雙腳作支撐期的特點(diǎn)，本文采用了七次多項(xiàng)式插值，分兩階段對(duì)具有雙腳支撐期的步行運(yùn)動(dòng)的腰部運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了期望的運(yùn)動(dòng)模式。第二：基于小腦模型控制器的雙足步行機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)控制系統(tǒng)。本文針對(duì)雙足步行機(jī)器人腿部逆模型求解問(wèn)題，提出一種基于小腦模型連接控制網(wǎng)絡(luò)CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)控制方法。機(jī)器人腿部正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型采用Denavit-Hartenberg方法進(jìn)行建模，在建立雙足步行機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于CMAC的控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用兩個(gè)CMAC直接控制機(jī)器人的腿部運(yùn)動(dòng)。兩個(gè)CMAC逆模型控制器分別逼近步行機(jī)器人支撐腿與擺動(dòng)腿的逆模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)腰部運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤控制。第三：基于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的雙足步行機(jī)器人行走控制實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： 雙足步行機(jī)器人系統(tǒng) 運(yùn)動(dòng)控制
上傳時(shí)間： 2022-06-19
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基于Mat lab的光伏電池建模及MPPT方法研究摘要：自工業(yè)化以來(lái)的近三百年間，世界能源工業(yè)飛速發(fā)展，有力支撐了全球經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展。在這個(gè)發(fā)展的過(guò)程中，傳統(tǒng)化石能源的大量開(kāi)發(fā)及使用導(dǎo)致了資源緊張、環(huán)境污染、氣候變化等問(wèn)題日益突出，嚴(yán)重的威脅了人類生存和可持續(xù)發(fā)展。近年來(lái)，太陽(yáng)能作為一種高效無(wú)污染的新能源，逐漸受到各國(guó)乃至全球的廣泛關(guān)注。本文首先簡(jiǎn)要介紹了光伏發(fā)電的背景及意義，對(duì)光伏發(fā)電歷史以及國(guó)內(nèi)外光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，然后闡述了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)及其基本工作原理，并詳細(xì)描述了運(yùn)用Matlab/Simulink建立光伏陣列仿真模型的過(guò)程，最后對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤的理論依據(jù)以及工作原理進(jìn)行了分析，介紹了常見(jiàn)的MPPT方法及仿真分析，并根據(jù)文獻(xiàn)[6]詳細(xì)描述了一種改進(jìn)的基于最優(yōu)梯度的滯環(huán)比較法的原理并對(duì)改進(jìn)的基于最優(yōu)梯度的擾動(dòng)觀察法與傳統(tǒng)的擾動(dòng)觀察法做了仿真對(duì)比，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：太陽(yáng)能光伏發(fā)電光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤1.1.1研究背景全球能源發(fā)展經(jīng)歷了從薪柴時(shí)代到煤炭時(shí)代，再到汽油時(shí)代、電氣時(shí)代的演變過(guò)程。目前，世界能源供應(yīng)以化石為主，有力的支撐了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展。長(zhǎng)期以來(lái)，世界能源的發(fā)展有些過(guò)度的依賴化石能源，導(dǎo)致環(huán)境污染、氣候變化、資源緊張等問(wèn)題日益突出，嚴(yán)重的威脅了人類社會(huì)的生存與發(fā)展，我們面臨著十分嚴(yán)峻的形式。應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，需要統(tǒng)籌把握環(huán)境影響全球化、資源配置全球化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展全球化的新特征，推動(dòng)世界能源走上清潔、高效、安全、可持續(xù)發(fā)展的道路。全球化石能源資源雖然儲(chǔ)量大，但隨著工業(yè)革命以來(lái)數(shù)百年的大規(guī)模開(kāi)發(fā)利用，正面臨資源枯竭、污染排放嚴(yán)重等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，截至2014年，全球煤炭、石油、天然氣剩余探明可采儲(chǔ)量分別為8915億噸、2382億噸和186萬(wàn)億米3，折合標(biāo)準(zhǔn)煤共計(jì)1.2萬(wàn)億噸，其組成結(jié)構(gòu)為煤炭占52.0%、石油占27.8%、天然氣占20.2%按照目前世界平均開(kāi)采強(qiáng)度，全球煤炭、石油和天然氣分別可以開(kāi)采113年、53年和55年。
上傳時(shí)間： 2022-06-19
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摘要：在光伏發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化的研究中，為了有效提高太陽(yáng)能利用率，建立了光伏電池等效電路和數(shù)學(xué)模型，在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境下搭建光伏電池通用工程模型，光伏電池通過(guò)串并聯(lián)方式組合成光伏陣列，并利用電導(dǎo)增量法原理通過(guò)控制Boost電路占空比實(shí)現(xiàn)光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT），仿真結(jié)果表明：改進(jìn)模型可仿真任意光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度下，不同型號(hào)光伏電池及其串并聯(lián)組合成光伏陣列的1-V特性，并能較好控制并實(shí)現(xiàn)MPPT，模型動(dòng)態(tài)性能好，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。關(guān)鍵詞：光伏電池；串并聯(lián)組合；最大功率點(diǎn)跟蹤
標(biāo)簽： 光伏發(fā)電系統(tǒng) mppt控制
上傳時(shí)間： 2022-06-19
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首先對(duì)汽車前方障礙物的檢測(cè)進(jìn)行研究，了解到目前市場(chǎng)上主要通過(guò)毫米雷達(dá)和攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)該功能，介紹了兩種傳感器檢測(cè)車輛方障礙物的工作原理.AEB系統(tǒng)中涉及到車輛的制動(dòng)過(guò)程，由此推導(dǎo)出了制動(dòng)距離公式。C-NCAP中對(duì)AEB系統(tǒng)的測(cè)試工況包括自車接近前方靜止障礙物、勻速移動(dòng)障礙物、勻減速移動(dòng)障礙物三種車輛行駛工況，面對(duì)不同程度的碰撞危險(xiǎn)，AEB系統(tǒng)采用部分制動(dòng)和完全制動(dòng)來(lái)進(jìn)行避撞，開(kāi)發(fā)出各種工況下對(duì)應(yīng)的部分制動(dòng)和完全制動(dòng)安全距離模型。然后對(duì)于車輛前方碰撞危險(xiǎn)程度的不同，為了增強(qiáng)AEB系統(tǒng)的工作效果，本文采用了兩級(jí)預(yù)警和兩級(jí)制動(dòng)。為了應(yīng)對(duì)三種不同行車工況，設(shè)計(jì)出了對(duì)應(yīng)的預(yù)警控制策略和制動(dòng)控制策略，同時(shí)設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的預(yù)警控制結(jié)構(gòu)圖和制動(dòng)控制結(jié)構(gòu)圖。并對(duì)于AEB系統(tǒng)中涉及到的相關(guān)參數(shù)值的選擇進(jìn)行了說(shuō)明，開(kāi)發(fā)出了AEB系統(tǒng)的控制器。最后對(duì)ADAS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行了介紹，主要包括該平臺(tái)的功能、軟硬件組成、性能指標(biāo)、平臺(tái)結(jié)構(gòu)，以及如何在該平臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)的車輛模型建立。通過(guò)將AEB系統(tǒng)模型導(dǎo)入到ADAS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，選擇C-NCAP中對(duì)于AEB系統(tǒng)的測(cè)試工況進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果衣明本文開(kāi)發(fā)的AEB系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)車輛前方障礙物的避撞功能。
標(biāo)簽： adas 汽車AEB系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-06-20
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本文跟蹤了國(guó)內(nèi)國(guó)際上各研究組織關(guān)于5G需求與關(guān)鍵技術(shù)最新研究進(jìn)展。高能效將是5G從設(shè)計(jì)之初就不得不考慮的幾個(gè)重要問(wèn)題之。研究如何在不損失或者微損失網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，極大地降低系統(tǒng)的能量消耗是一項(xiàng)很有研究?jī)r(jià)值的工作。本文通過(guò)分析現(xiàn)有無(wú)線網(wǎng)絡(luò)基站能量消耗的各個(gè)組成部分，參考目前5G研究趨勢(shì)，選擇網(wǎng)絡(luò)能效模型與基站能耗模型，用于后續(xù)網(wǎng)絡(luò)能效評(píng)估。小站密集化部署技術(shù)（Small Cell）是目前業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同的實(shí)現(xiàn)未來(lái)5G系統(tǒng)各項(xiàng)性能指標(biāo)與效率指標(biāo)的有效策略之一。隨著小站的密集化部署，網(wǎng)絡(luò)整體能效成為衡量異構(gòu)無(wú)線通信系統(tǒng)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)效益的一項(xiàng)重要指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)前，需要以高能效為目標(biāo)進(jìn)行Small Cell密集化網(wǎng)絡(luò)部署。本文利用上述的能效模型，建立并推導(dǎo)出了Small Cell最佳部客位置與數(shù)量的高能效網(wǎng)絡(luò)部署方案目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)一步通過(guò)數(shù)值仿真方法獲得了具體網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的高能效Small Cell 絡(luò)部署位置與數(shù)量，最后通過(guò)對(duì)大量的仿真結(jié)果進(jìn)行分析，得出了高能效Small Cell集化署方案的一般性規(guī)律。研究成果對(duì)未來(lái)5G系統(tǒng)中SmallCell的部署具有重要參考意義在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)中，由于網(wǎng)絡(luò)負(fù)載存在天然的不均衡性與動(dòng)態(tài)被動(dòng)性，需要在Small Cell密集化部署的未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)中進(jìn)行高能效網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂疲员阍诰W(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)中維持實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)能效最優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本論文分析了目前業(yè)界關(guān)于Small Cell 休眠/喚醒性能增益的最新研究成果，并針對(duì)其現(xiàn)有休眠喚醒方案中以單小區(qū)固定負(fù)載為門(mén)限的休眠順醒機(jī)制的不足，提出了一種高能效Small Cell聯(lián)合休眼喚醒控制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母吣苄?dòng)態(tài)控制。Small Cell密集化部署使網(wǎng)絡(luò)編碼在未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中得到了新的應(yīng)用契機(jī)，本文最后結(jié)合幾種未來(lái)5G新場(chǎng)景對(duì)網(wǎng)絡(luò)編碼應(yīng)用方案進(jìn)行了初步探討。初步仿真結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)編碼方案可有效提升能效。
標(biāo)簽： 5g 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2022-06-20
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研究了視線環(huán)境下毫米波降雨衰減和信號(hào)起伏效應(yīng)，為分析多徑環(huán)境對(duì)雨衰和雨致信號(hào)起伏效應(yīng)的影響提供了“比較標(biāo)準(zhǔn)”。基于粒子散射吸收理論，簡(jiǎn)述了雨衰機(jī)理，并通過(guò)仿真分析了現(xiàn)有雨哀工程模型的局限性，進(jìn)而提出了一種修正特征衰減模型參數(shù)的方法，基于ITU-R給出的35GHz模型參數(shù)對(duì)該修正方法進(jìn)行了驗(yàn)證：根據(jù)隨機(jī)介質(zhì)波傳播理論，研究了雨粒子散射引起的信號(hào)起伏效應(yīng)。基于自主搭建的Ka波段信道哀落特性和降雨物理特征測(cè)量系統(tǒng)，分別在視線環(huán)境和多徑環(huán)境下，開(kāi)展了關(guān)于雨哀和雨致信號(hào)起伏特性的測(cè)量實(shí)驗(yàn)，根據(jù)儀器的測(cè)量原理，優(yōu)化了實(shí)測(cè)雨滴譜的提取方法，并提出了基于實(shí)測(cè)雨滴譜修正weibul模型參數(shù)的方法，建立了適用于西安地區(qū)精確的南滴尺寸分布模型，進(jìn)而結(jié)合等效介電常數(shù)理論修正了指數(shù)雨衰模型參數(shù)，比較了視線環(huán)境下修正模型的雨哀計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果，以驗(yàn)證所提出的模型參數(shù)修正方法的正確性和可行性。然而，將多徑環(huán)境下降雨特征代入修正模型中，其計(jì)算和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明地形地物多徑環(huán)境會(huì)“放大”雨衰和信號(hào)起伏深度。基于電波傳播理論和等效均勻介質(zhì)理論，建立了復(fù)合環(huán)境下的電波傳播模型；在該模型基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了地形地物多徑傳播環(huán)境影響下的降雨衰減模型和信號(hào)起伏統(tǒng)計(jì)特性模型：仿真和討論了在典型地形地物多徑環(huán)境下，典型降雨時(shí)間序列下的衰減和信號(hào)起伏效應(yīng)，揭示了多徑環(huán)境“放大”大氣傳輸效應(yīng)的機(jī)理，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較，驗(yàn)證了該模型的有效性。本文研究方法對(duì)降雪、沙塵暴等惡劣天氣環(huán)境和地形地物多徑傳播環(huán)境綜合作用下毫米波傳播特性的研究具有重要的指導(dǎo)意義，同時(shí)其研究成果對(duì)5G應(yīng)用場(chǎng)景下亳米被信道建模，以及提高5G毫米波移動(dòng)通信系統(tǒng)性能具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
標(biāo)簽： 5g 移動(dòng)通信 毫米波
上傳時(shí)間： 2022-06-20
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本文所研究的電壓可調(diào)諧帶通濾波器是射頻選頻網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)重要部件，它具有帶寬小、中心頻率調(diào)諧范圍大，阻帶抑制度高、頻率調(diào)譜范圍內(nèi)帶寬和濾波曲線變化很小、結(jié)構(gòu)小型化等特點(diǎn)。在整個(gè)研究的過(guò)程中，概括起來(lái)主要做了以下幾方面的工作：1，首先從濾波器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論入手，在耦合譜振器帶通濾波器的基礎(chǔ)上，簡(jiǎn)單介紹了從低通原型濾波器到耦合諧振器可調(diào)帶通濾波器的設(shè)計(jì)過(guò)程，并通過(guò)查閱大量的資料和進(jìn)行公式推導(dǎo)得到頻率變化和可調(diào)濾波器性能參數(shù)之間的關(guān)系公式。2，針對(duì)可調(diào)濾波器的設(shè)計(jì)，詳細(xì)研究分析了可變電容二極管在諧振回路中）的特性、介紹LC調(diào)諧濾波器的電路設(shè)計(jì)以及微帶線理論3，濾波器的設(shè)計(jì)是工作的重點(diǎn)，包括基本電路結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、梳狀線濾波器的近似等效模型，利用ADS仿真軟件進(jìn)行的優(yōu)化設(shè)計(jì)和濾波器的測(cè)試工作三部分。前兩部分工作主要是在理論設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，推算并利用軟件得出實(shí)際濾波器的各個(gè)部件更精確的值。針對(duì)所設(shè)計(jì)可調(diào)譜帶通濾波器調(diào)諧頻率范圍寬的特點(diǎn)，在仿真過(guò)程中采用了一些特殊的處理方法，例如改進(jìn)的優(yōu)化方法。第三部分的工作主要是對(duì)加工好的濾波器進(jìn)行測(cè)試，并進(jìn)行調(diào)試，最后分析了濾波器的某些性能不能完全滿足要求存在的原因以及對(duì)該課題的后續(xù)工作開(kāi)展提供一些思路。
標(biāo)簽： 射頻電調(diào)諧濾波器
上傳時(shí)間： 2022-06-20
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論文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分類器的目標(biāo)車輛探測(cè)算法原理和參數(shù)設(shè)置，并利用車載攝像頭采集真實(shí)道路車輛圖像，建立車輛樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，訓(xùn)練車輛分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路車輛的探測(cè)，并對(duì)探測(cè)效果進(jìn)行量化分析。針對(duì)在車輛探測(cè)過(guò)程中誤檢率較高、探測(cè)不連續(xù)以及檢測(cè)框不穩(wěn)定的現(xiàn)象，對(duì)基于無(wú)跡卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法進(jìn)行了研究，建立了車輛相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)真實(shí)道路交通場(chǎng)景中的多目標(biāo)車輛進(jìn)行探測(cè)與跟蹤，并對(duì)跟蹤算法對(duì)探測(cè)性能提升的效果和原因進(jìn)行了深入分析。在單目測(cè)距中，針對(duì)一般測(cè)距算法受車輛俯仰角和攝像頭畸變影響很大的缺點(diǎn)，利用PreScan仿真軟件，對(duì)車輛測(cè)距算法進(jìn)行了改進(jìn)，提山了一個(gè)同時(shí)考慮車輛俯仰角和攝像頭畸變等參數(shù)的測(cè)距模型，以及一種將攝像頭內(nèi)參與外參分開(kāi)標(biāo)定的新方法，最后利用場(chǎng)地實(shí)驗(yàn)利真實(shí)道路交通場(chǎng)景對(duì)模型的測(cè)距精度、參數(shù)靈敏度進(jìn)行量化分析。研究了僅利用圖像信息估算車輛間碰撞時(shí)間的方法，利用PreScan仿真軟件，對(duì)車輛碰撞時(shí)間估算算法進(jìn)行了改進(jìn)，建立了一個(gè)考慮車間相對(duì)加速度碰撞時(shí)間估算模型，最后，利用真實(shí)道路交通視頻對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。最后，介紹了利用仿真軟件輔助ADAS開(kāi)發(fā)的方法，在虛擬的開(kāi)發(fā)環(huán)境中建立了以真實(shí)攝像頭物理參數(shù)為依據(jù)的攝像頭仿真模型、交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了對(duì)單目測(cè)距和碰撞時(shí)間估算算法的驗(yàn)證和改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文中所建立的算法表現(xiàn)出良好的性能，所構(gòu)建的基于PreScan的仿真平臺(tái)能有效地提高算法的開(kāi)發(fā)效率.
標(biāo)簽： adas系統(tǒng) 目標(biāo)車輛感知算法
上傳時(shí)間： 2022-06-21
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