一种改进的LMS算法及其在自适应消噪中的应用

介绍了一种改进的LMS自适应滤波算法及其在自适应噪声对消中的应用。该算法利用误差信号的相关值去调节步长,解决了算法收敛时间与稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它同时实现了均方误差小和收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析是一致的。     

基于相关误差的变步长LMS算法

以自适应对象建模为应用背景,对不同的变步长LMS算法进行对比研究,提出了一种基于相关误差的变步长LMS算法,仿真结果表明,该算法较现有算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.     

自适应滤波对提高光电吊舱目标定位精度的研究

针对机载光电吊舱目标定位精度的问题,提出了一种采用LMS自适应噪声抵消技术来提高载机姿态角精度,从而提高目标定位精度的滤波方法。文章介绍了自适应滤波器噪声抵消的工作原理和LMS算法,并给出了LMS算法的Matlab仿真实现的滤波结果,通过分析仿真结果验证了该方法的有效性,并根据蒙特卡罗法计算1000次,得出该方法使经度误差减少了13.2%,纬度误差减少了10.3%,高度误差减少了15.8%。     

一种变步长LMS自适应滤波算法研究

为了解决最小均方(LMS)算法的稳定性以及收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种复数型自适应变步长的LMS算法,它的权系数的调整取决于误差曲面在新权值点上的梯度。分析了新算法的收敛特性以及参数选择对算法性能的影响。算法具有较快的收敛速度、鲁棒稳定性且运算小易于实现的特点。计算机仿真的结果与理论分析相一致,证实了算法的收敛性能优于标准的LMS算法并且具有较好的实用性。     

基于LMS格型算法的自适应参数谱估计方法

研究了自适应参数谱估计的基本原理，提出了基于最小均方误差（MMSE）准则的LMS格型滤波算法实现自适应参数谱估计的方法。通过对仿真测试信号和线性调频信号的计算表明，该方法能够在改善谱分辨率的同时提高运算效率，满足遥测速变信号的处理和分析计算的要求。     

基于FPGA的自适应陷波器研究和设计

对基于FPGA的自适应滤波器进行了研究.首先,分析了最小均方根(LMS)算法原理,并介绍了陷波器的稳定性问题.然后,提出了一种基于FPGA的自适应滤波器的实现方法,并进行了仿真验证.最后搭建了试验平台验证了陷波器的功能.仿真和试验结果表明,该自适应陷波器有良好的滤波功能.     

基于ε-滤波LMS算法的航空发动机自适应逆控制

针对航空发动机这种复杂的被控对象，设计了基于ε-滤波LMS算法的发动机自适应逆控制系统。该控制结构能利用非线性滤波器实现航空发动机建模和逆建模，以滤波后的误差在线调整控制器权系数。进行了飞行包线内的数字仿真。结果表明：这种方案结构不需要精确的发动机模型，跟踪速度快，具有较高的精度和较强的鲁捧性。     

基于数字滤波的低频时码秒脉冲抖动平滑方法研究

低频时码授时信号在接收时，由于环境等因素的影响会导致解调得到的低频时码秒脉冲出现抖动。为减小该抖动现象对低频时码定时精度的影响，基于我国低频时码授时系统（BPC），研究并设计基于数字滤波的秒脉冲抖动平滑方法，通过仿真实验，验证分析了最小均方误差（LMS）自适应滤波算法和卡尔曼滤波算法的有效性和抖动平滑性能。结果表明，低频时码秒脉冲的抖动现象可以通过BPC 1PPS (one pulse per second)和本地1PPS之间的相位差波动情况反映；LMS自适应滤波算法和卡尔曼滤波算法对BPC 1PPS的抖动平滑处理均有明显效果，卡尔曼滤波算法的抖动平滑效果更优，但存在一定的收敛时间，LMS自适应滤波算法的滤波结果响应速度快，但抖动平滑性能受滤波器阶数的影响。所以，在实际应用中，应根据实际需求选择合适的滤波器及相关参数。     

一类新型的机动目标跟踪算法

针对机动目标跟踪,提出了基于截断正态概率模型的改进自适应目标跟踪算法,该算法具有结构和计算简单,鲁棒性好的特点,通过仿真结果对比,充分说明了文中所提出的跟踪算法能够较好地弥补传统的Kalman滤波方法在跟踪机动目标时的不足。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

磁致伸缩材料作动器用于主动振动控制的实验研究

对采用磁致伸缩材料作动器进行主动振动控制的问题进行了实时实验研究。首先简介了磁致伸缩材料作动器的设计和特性分析及自适应滤波算法(LMS)的基本原理;然后论述了采用磁致伸缩材料作动器的单自由度主动振动控制实验的系统,从不同的控制物理量、不同算法、偏置磁场和系统噪声等方面分析了影响控制效果的因素,实验获得了30dB的减振效果。      

Design and Application of a DSP Controller for Giant Magnetostrictive Smart Structure

It is proposed a digital signal processing (DSP) controller used in the control system of six degree-of-freedom (DOF) giant mag-netostrictive smart structure (GMSS). Also are presented the controller design and its implementation, the embedded adaptive least mean-square (LMS) control algorithm and the real-time experiments of GMSS. Three programs are embedded in this controller. Of them are the adaptive LMS control algorithm and the other two which are used to search for the optimal values for the initial weight vectors. Moreover, the work flow and the control approach of the GMSS with the DSP controller are introduced. The experimental results indi-cate that the DSP controller has better control precision and real-time property, and the damping effect is up to 20 dB-30 dB.     

基于QR分解最小二乘算法消除ECG中工频干扰

研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,提高信干比,仿真结果验证了理论。     

A method for aircraft magnetic interference compensation based on small signal model and LMS algorithm

Aeromagnetic interference could not be compensated effectively if the precision of parameters which are solved by the aircraft magnetic field model is low. In order to improve the compensation effect under this condition, a method based on small signal model and least mean square（LMS） algorithm is proposed. According to the method, the initial values of adaptive filter＇s weight vector are calculated with the solved model parameters through small signal model at first,then the small amount of direction cosine and its derivative are set as the input of the filter, and the small amount of the interference is set as the filter＇s expected vector. After that, the aircraft magnetic interference is compensated by LMS algorithm. Finally, the method is verified by simulation and experiment. The result shows that the compensation effect can be improved obviously by the LMS algorithm when original solved parameters have low precision. The method can further improve the compensation effect even if the solved parameters have high precision.     

基于DSP的自适应滤波LMS算法的研究和实现

水声通信是近年来发展迅速、研究相当活跃的通信技术领域之一,它的研究为水下信息可靠传输提供了重要保障。本研究课题来自某军工科研项目,主要对浅海中的信息进行识别、收集、存储、转发。本文主要介绍自适应滤波特点并对LMS算法进行了研究,同时结合DSP使其实现。最后对实验结果进行了分析。     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上，其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上，要求算法收敛速度尽可能快，以确保对声波变化的准确跟踪，据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号，进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进，为小系数配上小的步长因子，为大系数配上较大的步长因子。最后，将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上，并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明，采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛，改善算法的稳态失调性能。