基于FMEA分析的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制算法

李娜，李莉

（大連科技學院電氣工程學院，遼寧大連 116041）

在數?；旌想娐吩O計中，多道脈沖幅度擾動的存在，導致數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度輸出穩定性不佳，因此需要構建優化的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制模型，提高數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測和控制能力，相關的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制方法研究已經受到人們的重視[1]。

對數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制是實現數?；旌想娐房垢蓴_優化設計的關鍵。文獻[2]對不同的頻譜濾波參數檢測方法進行了研究，包括能量檢測、匹配濾波器檢測、序列檢測等檢測方法，并對其優劣進行了分析，為數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制如何選取最合適的頻譜檢測方法提供參考。文獻[3]提出了一種用于符號檢測的迭代匹配濾波（Iterative-Matched Filter,I-MF）方法，利用來自解調端反饋的軟信息，實現數?；旌想娐房垢蓴_優化設計。文獻[4]利用標準最小二乘理論推導EIV 模型的解及近似方差矩陣，建立起一整套EIV 模型參數估計和精度評定的體系。但傳統方法進行數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制的輸出穩定性不佳，信號輸出的抗干擾性不強。

針對上述問題，文中提出基于FMEA 分析的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制算法。仿真測試分析結果顯示，文中方法在提高數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制能力方面具有優越性能。

1 數?；旌想娐范嗟烂}沖信號和預處理

1.1 數?；旌想娐范嗟烂}沖信號模型

為實現基于FMEA 分析的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖信號接收模型，采用三層神經網絡體系結構[5]，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖信號的波束集成分布式檢測模型，如圖1 所示。

圖1 數?；旌想娐范嗟烂}沖信號檢測模型

在圖1所示的數?；旌想娐范嗟烂}沖信號檢測模型中，采用變結構的輸入轉換控制方法，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖信號分布式檢測的二次規劃模型為：

其中，p為檢測的神經網絡特征函數，sf為數?；旌想娐范嗟烂}沖信號參數，a(t)為數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制參數，結合迭代尋優，得到每一相的數?；旌想娐范嗟烂}沖諾頓等效優化控制模型如下：

其中，λ為轉換控制優化參數，β為相關的數?；旌想娐范嗟烂}沖管控梯度增益函數。

根據上述分析，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖多維度管控和信號檢測模型[6]，得到優化的參數識別結果如下：

其中，e為多維度管控函數，d(s)為數?；旌想娐返男盘柮}沖控制參數。采用時頻特征分析方法，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖時頻轉換模型為wg。在輸出功率增益穩態調度下，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值檢測輸出表示為：

其中，r為輸出調度函數，m(a)為輸出的穩定性參數，結合小波尺度分解，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測的匹配濾波檢測器，提高信號檢測識別能力[7]。

1.2 數?；旌想娐范嗟烂}沖信號濾波

采用均衡濾波器實現數?；旌想娐范嗟烂}沖信號檢測和抗干擾抑制，結合自相關匹配方法實現數?；旌想娐范嗟烂}沖信號特征提取[8]，自相關匹配閾值函數為：

其中，τ為抗干擾抑制參數，通過泰勒級數展開，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖信號的匹配濾波檢測輸出為hi(l)。采用帶通濾波器調節脈沖響應，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖融合輸出函數為sw。

數?；旌想娐范嗟烂}沖每個時間點最大值對應數?；旌想娐范嗟烂}沖頻率點[9]，結合瞬時頻率估計的方法，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖時頻參數估計值如下：

其中，Λ(k) 為頻率點特征參數，通過混合電路多道脈沖參數融合，在信噪比較低的情況下，采用多維空間降噪，得到混合電路多道脈沖的幅值檢測結果[10]。

2 數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制優化

2.1 數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度特征提取

在上述混合電路多道脈沖參數檢測模型的基礎上，檢測出數?；旌想娐范嗟烂}沖信號的譜密度特征量，通過自相關融合和負載均衡控制的方法，實現數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測[11]，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度參量估計模型為：

其中，Nk是k層數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度特征量。經過融合迭代濾波檢測，得到每個時刻最大值對應的頻率點為g(n)。在低信噪比條件下，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值增益為βz。計算數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值的最大值所對應的頻率點[12]，得到幅值集成的修正結果為：

其中，η為學習率函數。計算偏離信號瞬時頻率的真實值，得到迭代模型為Γj。

采用收斂性控制方法，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值的誤差校準模型，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度特征頻率參數為：

根據瞬時頻率估計值，結合特征參量的優化估計模型，實現對數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測和優化控制。

2.2 數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度均衡控制

通過自相關融合和負載均衡控制的方法，實現數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測，采用FMEA 分析方法構建數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制的均衡調度模型，得到的多道脈沖幅度均衡控制參數表示為：

其中，E(x) 是多道脈沖幅度混響的慢變包絡，φ(x)是多道脈沖幅度分布相位。其振幅服從瑞利分布規律，所以混合電路多道脈沖參數振蕩的幅值為：

其中，為混合電路多道脈沖參數振幅E的方差，由于信噪比降低，得到混合電路多道脈沖參數的融合參數分布模型為Δ(D)。

采用時頻分布檢測的方法，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖的幀結構K的表達式為：

其中，f0與ψ0分別表示數?；旌想娐范嗟烂}沖的起始頻率幀與初始相位，ζ為數?；旌想娐范嗟烂}的BPSK 調制參數[13]，脈沖調制的帶寬為W，在邊緣效應和噪聲的影響下，得到輸出幀格式為Bg。

采用時頻檢測和拷貝相關特征分析的方法，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值均衡調節的自相關函數為：

其中，WT為數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值分布的增益。計算瞬時頻率估計值，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖檢測的散射特性函數為G(hn)[14-15]。

采用FMEA 參數估計方法，得到優化的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值控制輸出模型[16]為：

綜上分析，采用FMEA 分析方法構建數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制模型，實現脈沖幅度的波峰檢測和均衡控制，脈沖信號幅度控制的幾何關系如圖2 所示[17]。

圖2 脈沖信號幅度控制幾何關系

3 仿真測試與結果分析

為了驗證文中方法在實現數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制中的應用性能，采用Matlab 仿真工具設計數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制和信號處理仿真實驗。設定數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度信號的調制信號為LFM 信號，信號采集的歸一化初始頻率為f1=0.3 kHz，歸一化終止頻率為f2=0.05 kHz，信號干擾的信噪比為-8 dB，調制帶寬為12 dB。根據上述參數設定，得到數?；旌想娐范嗟烂}沖信號如圖3所示。

以圖3 的信號為輸入，實現對數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測，得到檢測結果如圖4 所示。

圖3 數?；旌想娐范嗟烂}沖信號

圖4 多道脈沖幅度檢測

分析圖4 得知，文中方法能有效實現數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測，信號的幅值調頻性能較好。測試數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制的輸出收斂性曲線如圖5 所示。

分析圖5 的仿真結果得知，文中數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制方法的收斂性較好，對脈沖幅度控制的目標學習性能較高。

圖5 輸出收斂性曲線

4 結束語

為提高數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測和控制能力，文中提出基于FMEA 分析的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度控制算法。采用三層神經網絡體系結構，構建數?；旌想娐范嗟烂}沖信號的波束集成分布式檢測模型，結合自相關匹配方法實現數?；旌想娐范嗟烂}沖信號特征提取，采用多維空間降噪，實現數?；旌想娐范嗟烂}沖幅度檢測，采用FMEA 參數估計方法，得到優化的數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值控制輸出模型，實現脈沖幅度的波峰檢測和均衡控制。研究得知，采用文中方法進行數?；旌想娐范嗟烂}沖幅值控制的均衡性較好、收斂性較強。