基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的小波网络算法及其应用

针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.     

基于阵列天线的归一化变步长抗干扰算法研究

针对阵列天线的自适应抗干扰方法,研究了线性约束最小方差(LCMV)算法,并对其收敛性进行分析,提出归一化变步长线性约束最小方差(LCMV)算法。该方法解决了定步长自适应算法收敛速度和稳态误差不能同时满足的难题,避免了协方差矩阵求逆运算,减小了运算量,便于工程实现。通过仿真和实验表明,该算法收敛速度快,能在干扰方向上形成很深零陷,干扰抑制效果好。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

双基阵纯方位TMA的一种自适应算法仿真

为了改善普通卡尔曼滤波算法在观测噪声统计特性未知情形下处理双基阵纯方位TMA问题时的滤波性能,提出了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应卡尔曼滤波算法,计算机仿真结果表明,该算法能够在线估计观测噪声统计特性,使Kalman滤波器始终处于稳定状态,并精确地估计目标的运动参数,同时指出了自适应算法的初值选取对滤波收敛速度的重要影响,当滤波初值选取恰当时会明显加快滤波收敛过程.     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

GPS单孔径双极化天线抗干扰算法与性能分析

设计了一种利用单孔径双极化天线进行GPS自适应抗干扰的方法,并对算法的性能进行了详细的分析.新方法在不降低卫星信号质量的前提下,仅占用单个天线位置,就可以对付窄带或宽带干扰,为增强安装受限装备的导航抗干扰能力提供了一种新的解决方案.仿真结果表明,新方法可行、有效.     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。