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这是山东大学可视化课程项目，用js实现的dijkstra算法，详细的展示了dijkstra的实现过程，可交互

STM32103C8控制步进驱动器的程序（脉冲+方向），可设置速度、加速度、减速度以及运动步数

这些MATLAB的M文件分为两部分：程序清单A中收录了产生PPM-TH和PAM-DS这两个信号源的所有函数；程序清单B中收录了加性高斯白噪声（AWGN）信道建模，正交和非正交单脉冲PPM-TH接收机结构，以及反极性PAM-DS单脉冲接收机结构仿真所需的所有函数。

基于fpga的dds可调幅 调频（1HZ-20M）调相，输出正弦波，方波，锯齿波，三角波

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关于自适应滤波器的fpga实现，对于想学数字滤波器的和fpga的同学来说非常好基于FPGA的自适应滤波器设计摘要数字滤波器较模拟滤波器相比,具有信噪比髙,过渡带性能好,髙可靠性及可扩展性,设计灵活方便的优势,应用范围越米越广。随着专用数字信号处理芯片的发展,数字滤波器的可实现性能以及处理速度得到了极大的提升,FPGA(现场可编程门阵列)作为一种新型数字信号处理芯片,具有数字信号处理速度快、数据并行处理并且利用硬件编程语言直接进行硬件设计等特点,自适应滤波器的FPGA设计以及优化方法,是目前的一个研究热点。本文对自适应滤波器进行 Matlab仿真,以对其结构特性以及运算特点进行了解,利用 Matlab生成测试信号与FPGA仿真软件 Modelsim进行联合设计以及行为仿貞,采用 Altera公司的 Cyclone IV系列芯片EP4CE15F17C8为载体的开发板进行设计仿真,在设计过程中,充分利用FPGA可以并行处理以及快速的数字信号处理的特点进行针对性的结构设计。在此基础上做了以下工作。在充分了解滤波器,自适应横向滤波器,自适应陷波滤波器以及FFT变换原理的基础上,选择并搭建∫设计平台,在目前自适应横向滤波器的FPGA设计的研究基础上,采用模块化的设计方法,单独设计可重复调用的串行FR滤波模块以及串行LMS杖值更新模块,对两种模块的设计以及综合分别进行了设计以及仿真实验,通过并行调川两种不同模块,每种调用四个的方式设计一个16阶的滤波器为例来阐述模块化设计方法,并设计32阶64阶分别与仝串行以及仝并行设计方式的处理速率以及逻辑资源调用进行比较,结果说明运算速率与并行调用模块数量成正比,远快于全串行结构的设计方式,并且对于64阶仝并行系统来说,极大的减少了硬件资源的消万方数据耗,提髙了设计灵活性。在此设计的基础上,针对传统自适应陷波滤波器的滤波频夲固定不变的缺陷,提出了一种频域变换法检测噪声特征频夲,并可以根据特征噪声频率实时改变陷波频率的滤波器设计方法,为了减小设计复杂性,研究了符号LMS自适应陷波器算法,通过 Matlab仿真实验选取符号的特征变量。并对噪声信号提取算法进行了介绍和设计仿真,最终设计出根据噪声频率自动调节陷波中心频率的自适应陷波滤波器,并对滤波器性能进行了 Modelsim仿真研究,自适应陷波器具有能有效的滤除对应频的单频噪声信号,并且根据噪声的频率特性自动调节滤波频率的特点。针对两种自适应滤波器的FPGA设计,体现了FPGA在自适应滤波器设计时灵活性以及针对性,两种不同类型的自适应滤波器,可以分别适用于普通数字滤波器无法有效发挥作用的场合,同时本文的设计方法对其它类型数字信号处理系统的FPGA实现具有一定参考价值关键词:现场可编程门阵列,自适应横向滤波器,模坎化设计,自适应陷波器万方数据DESIGN OF ADAPTIVE FILTER BASED ON FPGAABSTRaCTCompared with analog filter, digital filter has the advantages of high signalto noise ratio, good performance of transition zone, high reliability andexpansibility, flexible and convenient design and application With developmentof special digital signal processing chip, digital filter Can achieve performanceand processing speed has been greatly improved, the realization of the use of thebetter performance of digital chip design more complex filter, so that the adaptivefilter realization and application become possible, FPGA (field programmablegate array) is a new type of digital signal processing chip, with parallel processingof data and Can use hardware programming language directly the characteristicsof the hardware design, is currently a hot research topic for study of adaptive filteris implemented on FPgaThe matlab simulation of the adaptive filter to understand the characteristicsof the structure and opcration characteristics, and the use of Matlab generatingtest signals and FPGA simulation software Modelsim joint behavior simulation ofFPGa design, then to Altera cyclone Iv series chip ep4cel5f17c8 as the carrierof the development board for simulation design. in the design process, make fulluse of FPGa parallel processing and fast digital signal processing for structuraldesign On this basis, the following work has been doneThe filter needed to fully understand, adaptive transversal filter, adaptivenotch filter and Fft transform based on the principle of selection and build adesign platform, first in the basic research of current FPGA adaptive transversalfilter realization, using modular design method, the structure is divided into singleand serial FiR filter module serial LMS weight update module, the design of thetwo modules and integrated were designed, and simulation experiments, through万方数据the parallel call two different modules, each call the four way to design a 1 6 orderfilter as an example to illustrate the modular design method, and design of 32order and 64 order respectively with serial and the processing rate parallel designmethods and logic resources call were compared. The results show that theoperation rate and parallel call module is proportional to the number, far faster Inthe whole serial design mode, and for the 64 order all parallel system, greatlyimprove the design flexibility, reduce the consumption of hardware resourcesAfter the design on this basis, the traditional adaptive trapped wave filter, filterfrequency fixed defects, put forward a method of frequency domain transformdetection noise characteristic frequency, and can change in real time accordingto the characteristics of noise frequency trapped wave frequency filter designmethods, in order to reduce the design complexity and the sign LMs adaptivenotch filter algorithm, the characteristic variables of the symbol is determinedthrough the simulation experiment of Matlab. And the noise signal extractionalgorithm are introduced and the simulation design, the final design according tofrequency noise automatically adjust the trapped wave frequency adaptive notchfilter, and on the performance of the filters were Modelsim simulation researchthe adaptive notch filter has CaN effectively filter on the frequency of the singlefrequency noise signal, and does not affect the characteristics of waveforms usefulFor the fpga design of two based on the lms adaptive algorithm of filterreflecting the FPGa in the adaptive filter design flexibility and uniqueness, twodifferent types of adaptive filter can be respectively applicable to ordinarydigital filter Can not effectively play the role of occasions, also the designmethod of other types of digital signal processing system based on FPGaimplementation has a certain reference valueKEY WORDS: FPGA, Adaptive transversal filter, Modular design, Adaptivenotch filter万方数据目录摘要ABSTRACT··,··*···第·章绪论…1.1研究目的与意义1.1.1数字滤波器简介·················+··*····+··········*···:··.*····…···*········:··+*·········1.1.2基于FPGA的自适应滤波器研究意义·“中,非2国内外研究现状1.2.1自适应滤波器研究现状122自适应滤波器的FPGA实现研究现状·······申中···申1.3课题的主要研究内谷··B申61.3.1课题的主要工作1.3.2课题的研究实现方案…4本章小结第二章自适应陷波滤波器的原理以及实验平台2.自适应滤波器理论介绍·····中中·········中·中·"中··中·中····中····申2.1.1IR与FIR滤波器简介2.12LMS算法原理132.1.3自适应陷波器的原理15214FFT变换的原理··p··中··中··,和p申·和中中····中·申22设计平台介绍2022.1自适应滤波器的设计平台20222自适应陷波滤波器接2223本章小结24第三章自适应横向滤波器的FPGA实现..273.1自适应滤波器的 Matlab仿真研究…····中中中申·中申···申申p中申·中申··申p申中273.1.1自适应滤波器的功能仿真研究273.2自适应滤波器的滤波收敛性能研究方法…83.1.3自适应滤波器的收敛性能研究….30万方数据3.2自适应滤波器的FPGA模块化设计333.2.1自适应滤波器FPGA模块化设计原理333.22FIR串行模块的设计申·中p申申,申申申·申和中p申申非申·p;申p申·非申·申新申中和申p申和·申·申P申申·申申申p申p343.2.3LMS串行模块的设计35324自适应滤波器多级处理结构整体设计363.2.5结构特性分析393.3木章小结···非中中非第四章自适应陷波滤波器的FPGA设计41符号LMS算法的梯度特征值选择及系统结构设计.414.1.1符号LMS算法的梯度特征值选择4141.2FIR自适应陷波滤波器系统结构设计42噪声信号分析以及参考信号频率值提取……1464.2.1FFT变换的功能464.2.2FFT变换的参数介绍42.3 FFT IP核的调试以及功能测试……4842.4特征噪声频率提取算法.…43自适应陷波模块的设计非··申申中431自适应波器的 Matlab仿真43.2自适应陷波器FPGA设计时的数据截取方法554.3.3白适应陷波器模块的FPGA设计56434自适应陷波器的整体设计6044采用频域变换法自适应陷波器滤除工频噪声.44.1提高系统实时性的方法6144.2模拟与实验验证45木章小结·········65第五章总结与展望DD67参考文献致谢75攻读学位期间发表的学术论文目录77ⅤI万方数据太原理工大学硕上饼究生学位论文第一章绪论1.1研究目的与意义滤波器从1917年发明以米,已经有近一个世纪的发展史1,滤波器的发明也极大的推进了电了器件以及通信的发展。计算机技术以及集成电路的技术的发展又使滤波器产生飞跃式的发展,各科数字电路以及模拟开关电路元件体积越来越小,密度越来越高,直接催生了集成芯片式RC有源滤波器,开关电容滤波器以及数字滤波器。使滤波器的应用范围再一次扩大,不仅仅在通信领域,在医学,电气,图像处理等领域也起到了举足轻重的作用。1.1.1数字滤波器简介数字滤波器作为数字信号处理的一部分,是随着计算机以及数字器件的发展而发展起来的一门比较新的技术,尤其近几年来,数字处理芯片以及数字信号处理技术的发展使得数字滤波器的优点越米越突出,现代数字滤波器可以轻易实现将过渡带缩短到Iz以內,这点是模拟滤波器无法达到的性能指标。数字滤波器比模拟滤波器还有更优越的信噪比、可靠性以及灵活性和可扩展性,并且随着数字集成电路的发展,制作成本将会越来越低S。目前使用比较多的滤波器设计方法分别是无限冲击响应(IR)以及有限冲击响应(FR)波器,其屮由于FR滤波器可以很容易实现具有严格线性相位结构的滤波器,而IR滤波器要达到严格线性相位结构必须经过仝通网终线性相位矫正从而大大增加滤波器的阶数。FR滤波器由于其冲击响应有限,所以是个稳定系统。并且没有反馈环节,有利于其在使件上实现。所以FR滤波器以其独有的优势应用于线性相位结构的系统屮。近几年米,随着RLS以及LMS自适应算法的提出S,很多专家学者提出了利用自适应算法在数字系统上设计自适应滤波器,使滤波器的性能更加灵活,并且在对滤波器有特殊滤波要求的场合使用門,例如自适应陷波器常用在电气设备中滤除工频干扰而对其余频率信号几乎完全不产生影响,以及在通道失配屮采用自适应滤波原理进行矫正12,有些系统可以采用自适应算法达到抵消噪声千扰3,这些都是常规滤波器无法达万方数据基于FPGA的自适应滤波器设计到的性能指标。LMS算法以其简单的特性,可以在多和数字芯片上进行设计。尤其在FPGA上实现各种自适应滤波器14,是目前针对自适应滤波器方面的一个研究方向。1.1.2基于FPGA的自适应滤波器研究意义FIR与IR滤波器都是数字滤波器,即在数字系统上实现滤波器功能,而数字系统又分为软件数字系统实现以及硬件数字系统实现,软件数字系统实现最常用的例如使用MEATLAB或者 Labview进行编程实现15,其优点是可以自如的调节信号字长以及滤波步长,可以达到很高的精度,并且可以综合其它的处理功能为一体。缺点是接口比较单,必须接外置的采集卡,需要以计算机为载休休积往往很大。并且对信号的处理速度在相同糸件下要比硬件实现的滤波器系统要慢,并不能达到很好的实吋性,实际应用中只适用于屮、少量的数据后期分析以及对成本以及实时性要求不高的一些系统使用16。哽件芯片实现的数字滤波器实吋性要比PC杋软件好,并且硬件载体也比较多,如单片机、ARM类芯片,和专门用于数字信号处理的DSP芯片上均可以实现滤波器功能,但是其运算均为串行运算,(现场可编程门阵列)FPGA作为·种可编辑器件,不仅能实现上述所有芯片的功能,在资源配置合理的情况下,还能进行处理馍垬多重并行调用,即在个芯片上实现多个基本芯片同时处理的功能8,从而达到特别优异的数字信号处理功能,目前在图像处理等需要实时对大量数字信号进行滤波处理的领域,FPGA已经成为款不可或缺的芯片。但硬件设计数字滤波器的时候,山于数字滤波器的特殊性,在设计数字滤波器的时候,并没有现成的标准公式,这造成了很多数字滤波器并不能完全直接在硬件系统上实现,例如,FR数字滤波器,必须先利用软件工具得出FIR滤波器的各延迟抽头系数才能进行硬件设计,所以设计FIR滤波器的时候,是离不开计算机系统的,但是设计好的滤波器,可以脱离软件系统进行使用。由亍FR滤波器的本质就是一个标准的乘加运算集,恰好可以利用分布式算法实砚FIR滤波器,分布式算法的每个乘法运算屮必须有一个乘数为常数,这又与FPGA的基本逻辑单元査找表的功能相适应,利用査找表结构可以进行个常数乘数与·个变量相乘的运算,这样在实现FIR滤波器的时候,利用分布式算法,可以实现不使用或仅使用少量乘法器资源即可完成FR滤波器结构设计,FPGA的设计结构刚好与FIR滤波器的万方数据

对船舶数学模型的各个推进器参数进行系统辨识，具有实际价值李文华,等:船舶动力定位系统数学模型参数辨识方法研究针对动力定位技术的发展,我国研究人员也进表1离散时间摘要扩展卡尔曼滤波行了积极有益的探索。文献[]用固定增益的卡尔f(k+1)=F((k),(k)+vw(k)曼滤波估计低频运动,而高频运动则用一个参数模系统模型量测|/(k)~N(O,Q(k》)x(k)=H((k)();型来模拟,并用递推增广最小二乘法来估计参数,从u(k)-N(0,Q(k)而估计出船舶的髙频运动。通过控制计算和模拟试初始情况1(0)+5np(0)=验取得了良好的效果。文献[12]提出了水面舰船动力定位控制系统模型参数的离线最速下降寻优的状态估计传递|(k+1)=F((k),()误差协方差传递辨识方法,提高了动力定位系统研制过程的工作效P(h+1)=(h)P()(k)+r(kQ(k )r(k)率。文献[13]在建立船舶三维几何模型基础上,对K()=P(k)HT(k)H()(kH()+R()]-满载船舶从浅水40m到深水500m的水动力系状态估计更新)=()1)((数进行数值计算。利用三维线性势流理论在频域误差协方差更新P)=kk)H(FLK)H()y里研究船舶在浅水中的辐射问题,应用三维源汇分K()R(k)K(k)布法对不同水深下船舶运动的水动力系数,包括附定义φ(k)=0()JH(-)加质量和阻尼系数进行数值计算与分析,得出了有(k)H(k)=0(k)限深水域的附加质量和阻尼系数的渐进特性。文献14]考虑具有修正PM波谱的长峰不规则浪,基于尾部隧道式侧推m,艏部隧道式侧推,艄部方海浪幅值响应算子(RAO研究了船舶在海浪中的六角式推进器。质量阵M可利用文献9]里介绍自由度运动预报模型。为了有效地量化海洋环境对的 Strip Theory计算得到:动力定位船舶的作用,文献[5提出了海洋环境负从/1127400018902-00744载(包括风、海浪和海流)的建模方法,并运用00.07440.1278MATLAB的M文件和SIMUⅠNK分别编制了风干为了得到需要辨识的量需重复进行3项(每项扰力和力矩计算及随机海浪的仿真程序。在三级海2次,共6次)海上试验,以此提高参数估计器的收况下,实现了对海洋环境的仿真,得到了合理的仿真敛性和表现。具体如下结果。文献[1]考虑到船舶的动态特性存在固有的第1项:解耦了的纵荡运动。船舶仅依靠主螺强非线性以及非线性控制改善系统性能和鲁棒性的旋桨山和实现恒速前进,艏向通过艏侧推控制。能力,将非线性控制理论应用到船舶动力定位控制第2项:结耦了的横荡与艏摇运动。通过三个隧道系统的设计中,对某供应船的计算机模型进行仿真,式推进器砌、4、实现两次结耦了的横荡与艏摇运验证了非线性控制系统是有效的。文献[17]提出并动。第3项:在结耦的横荡与艏摇运动中得到方位验证了基于线性核函数在线支持向量回归的模型预角式推进器u的推力系数K6测控制方案。在线支持向量回归算法的引入可以通第1项是为了计算主螺旋桨的推力系数K1和过在线调整,确保预测模型的精确性。Xa,需要的输入量是X本文中X的计算方法是利22船舶数学模型参数辨识用文献[19]里介绍的切片法。第2项是为了计算结文献[18]讨论了使用两个并行测量序列来估计耦了的横荡与艏摇运动的参数数值,可以辨识出的动力定位船舶模型参数的离线并行扩展卡尔曼滤波向量为[ YYNNK3K5]第3项是为了计算全方器算法(O- line parallel extended Kalman filter位推进器的推力系数K6( EKF) Algorithm),见表1。最后采用一项以供给船使用动量方程来代替标准动力学方程,不仅可为对象的全尺度的海上试验来验证提出的参数估计以显著提高状态和参数估计器的性能还具有以下器的收敛性和鲁棒性。优点:实验对象以挪威ABB公司的“ Far Scandia”号供(1)增加数据冗余度;给船为原型。该船总长762m,船宽18:8m,型深(2)降低量测噪声;825m,吃水625m,净吨位4200t,主发动机功率(3)降低环境干扰;3533kW。推进器配置左右舷两个主推进器u1、l2,(4)增加数据记录长度第23卷第3期(总第135期)船羔vd.23N.3012年6月shiP boatJune, 2012(5)以对参数分批进行辨识等手段提高参数辨风。将风速分量定义为识的精确度。L=v,cos(ψ图2显示了实验辨识得到的A和。其中A包(5)W V sin(B-0)含的待求未知量[XyYM而R包含的待求末式中和v分别为风速在X轴和Y轴的分量;v知量是[kk2k3k4k5k6]。和月分别表示风速和风向。如图1所示。假设风速远大于船速,风在纵荡、横荡和艏摇方向的负荷向量可表述为As elements.pAcM(o)V, IV0.5p.A_C-(r )V,V6)0.SpA,Lo C(rm)VV.式中,风的相对角为y=ψp为空气密度,单位e号为kgm3;Lm为船舶总长,单位为m;V为相对风速,103K elements单位为kn;A-和A为正投影面积和侧投影面积,2015单位均为m2;C(y)Cn(y)和C(4)分别为纵荡横荡和艄摇方向的无因次风系数,是通过 Isherwood半经验公式得到的。00003,波浪扰动数学模型波浪干扰力一般分为两种:一种是一阶波浪干图2实验辨识得到的参数曲线扰力,也称高频波浪干扰力。这是在假设波浪为微幅波,未引起船舶大幅摇荡的情况下,认为船舶受到经实验辨识出的动量方程中的量:与波高成线性关系并且与波浪同频率的波浪力。另0.03180种是二阶波浪力,也称波浪漂移力该波浪力与波A000602006l8高平方成比例。0.0075_0.2454这种具有高频率小振幅振荡特性的波浪所产生K=103ding([93,93,20,2.0,28,26]的一阶波浪干扰力最主要是引发船舶的纵摇和垂荡经过计算公式D-M得到运动,对横摇的影响稍次之,而对横荡及艄摇运动的002820影响相对来说就小一些。至于具有慢时变特性的二00.0130475900.081419676阶波浪干扰力,本身同时又是非线性的,它仍然和波写成动力定位模式下的状态空间表达式为:浪的频率有关。波浪的二阶漂移力不但会改变船舶元=AU+Bx(4)疔的航向和航迹,尤其对于在锚泊状态下船舶位置的移动及钻井平台的动力定位系统的工作等均有式中A=MA4M,并且B=MTK。其数值表达式为:重要影响00318000.062800030下面介绍一种估算二阶波浪漂移力方法。19740.0046-0.2428年, Newman提出一种应用频域波浪漂移力系数的0008200082000估算方法。通过把波谱(通常选用PM谱)分为N0∞505-069000108等份,每份有相对应的波浪频率m和波幅A。这样波浪漂移力对横荡、纵荡、艏摇运动的作用力计算公3环境扰动数学模型式为131风扰动数学模型A,(T(W,B=-y)1(W+)风的作用可分为平缓变化的风和快速变化的李文华,等:船舶动力定位系统数学模型参数辨识方法研究[5] Fossen T L. Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and式中,T()x0是频域波浪偏移力公式fB是平均Motion Control[M]. Wiley Sons Ltd, 2011: 81-83.波浪方向:是随机的相角。[6] Balchen J G, Jenssen N A, Saelid S Dynamic Positioning可以通过对本估算式进行改变,以避免在数值Using Kalman Filtering and Optimal Control Theory[C]/上产生无物理意义的高频分量。还可对本式进行扩Proceedings of IFAC/IFIP Symposium on Automation in展,用来包括波浪蔓延( wave spreading)。Offshore Oil Field Operation Norway 1976: 183-18633海流扰动数学模型[7]Balchen J G, Jenssen N A Mathisen E, et al. Dynamic作用在海上动力定位船舶上的海流具有方向和Positioning System Based on Kalman Filtering and OptimalControl[J]Modeling, Identification and ControL 1980, 1(3)速度的特征,研究中一般不考虑在大地坐标系下铅135-163垂方向运动。海流分为恒定流和潮汐流。恒定流一般[8] Strand JP, Fossen t inonlinear Passive Observer Design为固定方向和速度的海流,如洋流。潮汐流指海洋for Ships with Adaptive Wave Filtering, In: New Directions因为潮汐运动而引起的海水流动,其典型的表现为in Nonlinear Observer Design(Nijmeijer H, Fossen T L)海流方向的缓慢变化。但对于动力定位来说,海流[M].London: Springer-Verlag London Ld, 1999: 113-134的大小与方向可以认为是确定的,所以海流的模型[9] Guttorm t, Jerome J, Fosset I. Nonlinear Dynamic可以统一按照大小和方向恒定来确立。流的速度分Positioning of Ships with Gain-Scheduled Wave Filtering量表示为5:[C]//The Proceedings of 43rd IEEE Conference orL=V2cos(ψ)Decision and Control, Atlantis, Paradise Island, BahamasDecemher2004:5340-5347ve=y sin(8-n)式中:和v分别为流速在X轴和y轴的分量;V10 i Do K d. Global Robust and Adaptive Output FeedbackDynamic Positioning of Surface Ships[C]/The Proceedings和月分别代表流速和流向。如图1所示。of 2007 IEEE Internati在此没有考虑第摇方向的流速,而海流对水面Automation. Roma, April 2007: 10-14船舶的作用可以通过将各海流速度分量引人到船的1]王晓声船舶动力定位系统设计及试验研究门J国造运动方程中由相对速度向量v=[u-,-a,r丁体现。船,1991(3):12-21[12]边信黔,严渐平,施小成船舶动力定位系统参数辨识4结论方法的研究[J]船舶工程,19994):36-38[13]姜哲,石珦,王磊动力定位船舶水动力参数数值试验本文讨论了船舶及推进器动力学数学模型与船研究[门]实验室研究与搡索,2005(12):14-17.舶外界环境干扰因素数学模型的建模策略。通过对14]李文魁张博田蔚风等.一种波浪中的船舶动力定位已有研究方法的分析研究与总结,有助于建立适用运动建模方法研究[]仪器仪表学报,2007(6):1051于各种海况和操作模式的船舶动力定位系统非线性数学模型。[15]施小成王元慧船舶动力定位海洋环境的建模与仿真J,计算机仿真,2006(11):237-239[16]刘芙蓉陈辉基于非线性控制理论的船舶动力定位控[参考文献制系统的数学模型[〕船海工程,209(5):92-95[1]杜佳璐,张显库汪思源,等船舶动力定位系统的自适[17]邓志良,胡寿松,张军峰船舶动力定位系统的在线模应非线性控制器设计[ C]/proceedings of the2 g chinese型预测控制[门中国造船,2009(6):879Control Conference. Beijing, 2010: 585-589.[2]周利,王磊,陈恒动力定位控制系统研究[船海[18] Fossen T I.Identification of Dynamically Positioned Shipe[].Control Engineering Practice, Volume 4, Issue 3, March程,008,37(2)86-911996:369-376[3]马超庄亚锋陈俊英船舶动力定位系统技术[J中国[19] FaltinsenO M Sea Loads on Ships and Oishore Structures造船,2009,50(增刊):52-57[4]贾欣乐,杨盐生船舶运动数学模型机理建模与数学建[M].Cambridge University Press, 1990:41-45模[M]大连大连海事大学出版社,199:294-356船舶动力定位系统数学模型参数辨识方法研究旧WANFANG DATA文献链接作者:李文华,杜佳璐,张银东,宋健,孙玉清,陈海泉, LI Wen-hua, DU Jia-luZHANG Yin-dong, SONG Jian, SUN Yu-ging, CHEN Hai-quan作者单位李文华,张银东,宋健,孙玉清,陈海泉, LI Wen-hua, ZHANG Yin-dong, SONG Jian, suN Yu-qing, chen Hai-quan(大连海事大学轮机工程学院大连116026),杜佳璐, DU Jia-lu(大连海事大学信息科学技术学院大连116026)刊名:船舶英文刊名:Ship boat年,卷(期):2012,23(3)参考文献(19条1. Balchen J G; Jenssen N A; Mathisen E Dynamic Positioning System Based on Kalmon Filtering andOptimal Control 1980(03)2. Balchen J G; Jenssen N A; Saelid S Dynamic Positioning Using Kalman Filtering and Optimal ControlTheory 19763. Fossen T I Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control 20114贾欣乐;杨盐生船舶运动数学模型机理建模与数学建模19995.马超;庄亚锋;陈俊英船舶动力定位系统技术2009(增刊)6.周利;王磊;陈恒动力定位控制系统研究[期刊论文]船海工程2008(02)7. Faltinsen 0 M Sea Loads on Ships and Offshore Structures 19908. Fossen t I Identification of Dynamically Positioned Ships 19969.邓志良;胡寿松;张军峰船舶动力定位系统的在线模型预测控制2009(06)10.刘芙蓉;陈辉基于非线性控制理论的船舶动力定位控制系统的数学模型[期刊论文]船海工程2009(05)11.施小成;王元慧船舶动力定位海洋环境的建模与仿真[期刊论文]计算机仿真2006(11)12.李文魁;张博;田蔚风一种波浪中的船舶动力定位运动建模方法硏究[期刊论文]仪器仪表学报2007(06)13.姜哲;石珣;王磊动力定位船舶水动力参数数值试验硏究[期刊论文]实验室硏究与探索2005(12)14.边信黔;严浙平;施小成船舶动力定位系统参数辨识方法的硏究[期刊论文]船舶工程1999(01)15.王晓声船舶动力定位系统设计及试验研究1991(03)Do K d Global robust and Adaptive Output Feedback Dynamic Positioning of Surface Ships 200717. Guttorm T; Jer(o)me J; Fossen T I Nonlinear Dynamic Positioning of Ships with Gain-Scheduled WaveFiltering 200418. Strand J P; Fossen T I Nonlinear Passive Observer Design for Ships with Adaptive Wave Filtering19.杜佳璐;张显库;汪思源船舶动力定位系统的自适应非线性控制器设计2010本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCalcb201203011.aspx

编写了matlab程序模拟FBG的反射谱，通过改变FBG的各种物理参数可以求得对应的FBG反射谱。