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641.
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。 相似文献
642.
捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。 相似文献
645.
646.
647.
针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。 相似文献
648.
649.
提出基于虚拟时间延时线阵列的联合频率-到达角二维谱估计方法,把经典的子空间方法推广到空时二维域并进行了改进.基本思路是估计空时噪声子空间和空时信号子空间,然后,利用两个空时子空间特征进行频率-到达角联合二维搜索.正常情况下可分辨的信源数远远超出阵元数目;在信号源宽带较大或信号源波长偏离阵列尺寸较远时,不会像经典方法一样出现大的偏差或估计信源角度范围受限;同时给出信号源的频率和到达角估计,更全面地反映了信号特征. 相似文献
650.
依据阻尼对车辆悬挂各指标传递特性的影响在频域上存在一定一致性的特点,提出了一种频域半主动控制算法.该算法只需在车身上安装一个加速度传感器,通过简单的规则判定悬挂振动频率所属频带范围,并实施相应的阻尼控制,即可显著改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性.与天棚控制相比,频域控制算法振动抑制效果好,所需传感器少,因而具有更好的性价比和可靠性,适用于工程应用. 相似文献