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。     

IIR系统的自适应横向滤波辨识

用自适应线性组合器匹配IIR型离散系统,通过拟合系统传递函数来辨识系统参数;比较了该法与自适应递归算法的动态性能,数值仿真结果证明该法的有效性.     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法

随着通用航空及无人机产业的发展,低成本及小型化的导航解决方案将具有广泛的市场。提出了一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法,用于提高定位精度,增强定位收敛性。对该算法的基本原理进行了分析,并推导出该算法的数学模型,通过静态实验的方法对该算法的收敛性进行验证,并将该算法的位置信息与最小二乘法解出的位置信息进行对比,体现了自迭代定位算法的优势。     

单站单圈卫星初轨确定方法研究

为实现低轨卫星轨道的快速确定和预报,基于单站单圈雷达站测量数据采用遗传算法和最小二乘法对卫星初轨确定及轨道预测问题进行了研究。通过比较分析不同观测误差下两种方法的仿真结果,验证了初轨确定过程中两种方法的可行性,同时指出了各自的优缺点和适用条件,为不同观测条件下卫星最优初轨确定的方法提供了参考。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

磁偶极子信号检测和参数估计

在分析了经典磁偶极子模型的基础上 ,指出该模型是两个函数的组合 ,目标参数包含在这两个函数的参数里 .提出了二次函数组合法 ,能够在绝大多数情况下将这两个函数分离 ,逐步求出目标参数 .最后对实例进行了仿真计算 ,给出了较满意的结果     

一种单平台的无源被动定位算法

提出了一种对匀速扫描雷达的单站被动定位方法 ,主要论述了该定位方法的数学模型 ,仿真分析结果表明该算法有较好的定位精度     

用速度平差法求解目标运动要素的改进方法

用速度平差法求解目标运动要素是潜艇作战中常用的目标运动要素求解方法.通过全面分析该算法的原理和求解过程,运用典型数值分析、数学归纳等方法,论证了目前速度平差法应用中求解过程的不完整性及漏根的根源,结合潜艇鱼雷攻击实际,采用迭代法和数轴验根法,提出了新的求解办法,提高了目标运动要素解算的可靠性和效率.     

多基纯方位目标交叉定位中的非线性最小二乘方法

纯方位目标定位方法广泛应用于被动探测系统中,通常采用最小二乘方法对多基平台交叉定位结果进行估计定位.在纯方位定位估计中的最小二乘方法主要采用线性近似法,但难以满足实用中的非线性特性,因此导致定位精度难以提高.从非线性估计出发,利用牛顿迭代的非线性最小二乘估计算法对交叉定位结果进行估计,保留了二阶以上的观测误差,迭代趋于收敛.仿真结果表明与线性近似法相比,牛顿迭代法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯方位目标定位系统的定位性能.