汽车动态称重中的一种信号处理方法

为了提高汽车动态称重(WIM, Weigh-In-Motion)系统的称重精度,基于"逆模型"的思想,使用了自适应逆滤波器来充分抑制混叠在重量信号频带内的噪声信号.在有限长冲激响应滤波器的框架下,通过最小均方自适应算法,离线构建了WIM系统的逆系统,并用此逆系统作为一个新型的滤波器使用.而且,为了进一步提高称重精度,同时又采用了低通滤波器,来滤除分布在重量信号频带以外的噪声干扰.经过由自适应逆滤波器和低通滤波器构成的复合滤波器处理后, 称重结果较经参数估计方法处理后得到的结果,在称重精度上有了很大提高.      

自适应高斯—厄米特滤波器

针对带有未知统计特性噪声的非线性系统，提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF)，其过程是通过将Sage Husa噪声估计器推广到非线性系统，得到更为一般的噪声估计的递推形式，它与高斯—厄米特滤波器(GHF) 相融合，得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明，当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时，与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比，AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度.     

OFDM系统的自适应低秩信道估计

为了降低正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency division Multiplexing)系统中最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法的复杂度,并且改善由于信道的统计特性与先验知识不匹配而导致的MMSE估计性能恶化,提出了一种自适应的低秩信道估计算法.该算法利用信道的时间平均相关取代统计相关,结合了基于特征值分解的低秩建模,从而近似地实现MMSE估计.借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的主特征空间及噪声方差,以迭代的方式逼近最优的MMSE估计,而且复杂度较低.进一步分析指出基于信道延时子空间跟踪的估计算法是该算法的一种特例,理论分析和仿真结果均表明这种新算法在低信噪比时可以显著改善信道估计的准确性.      

有限长Ramanujan-Fourier快速变换及频率估计

近来出现的Ramnujan-Fourier变换(RFT,Ramanujan Fourier Transformation)是以"Ramanujan和"为基向量的算术变换,该变换可提供分数频率分辨力.首先分析了有限长Ramanujan频谱特点,给出了基向量分布情况,推导了该变换的快速算法,比较了有限长RFT与快速傅里叶变换的乘法计算量;其次,给出了利用RFT的递归峰值检测频率估计算法,并分析了RFT的频率分辨率和适用特点,在非高斯噪声条件下,仿真比较了RFT与傅里叶变换对信号进行频率估计的性能,得到在信噪比为-20 dB的非高斯噪声情况下,频率估计的归一化均方误差可以达到 10-3.      

基于频域LMS的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,提出了一种基于频域最小均方(LMS)的自适应波束形成算法。该算法先对输入信号进行FFT变换,再通过LMS算法实现了频域上自适应波束形成。FFT变换后信号为稀疏矩阵,自相关下降,LMS算法收敛速度提高;理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快、性能较好,且计算量较少,易于实时实现,而且文章提出的波束形成算法对相干信源具有鲁棒性。     

超流体陀螺相位波动噪声自适应抵消系统分析

针对超流体陀螺相位波动噪声影响陀螺角速度检测精度的问题,提出了一种基于递推最小二乘（RLS）算法的陀螺自适应噪声抵消系统。首先,建立了超流体陀螺的相位检测模型,得到了陀螺输出薄膜幅值和相位的关系。其次,考虑热运动的影响,建立了相位波动噪声的等效输入角速度模型,探索了陀螺参数对角速度噪声的影响,得到了陀螺角速度噪声幅值范围。在此基础上,考虑该角速度噪声与输入角速度的互不相关性,将超流体陀螺薄膜幅值解算输出的混合角速度信息作为抵消系统的期望输入,将相位波动噪声引起的角速度噪声作为RLS自适应滤波器的参考输入,通过自适应调节参数使得RLS自适应滤波器的输出与混合角速度信息的噪声部分相抵消。通过与最小均方（LMS）算法仿真对比表明,在大角速度、大噪声情况下,该抵消系统能够有效消除陀螺混合角速度信息中的噪声成分,且具有较快的收敛速度和较好的稳定性。      

基于混合粒子滤波的载波估计算法

针对粒子滤波载波估计算法的高复杂度、粒子退化及贫化问题,提出了一种基于混合粒子滤波的载波估计方法.该方法引入多阶马尔科夫模型,采用多个非零均值高斯分布的加权和来近似重要性函数的最佳选择,并根据最大后验概率准则规范粒子的迭代计算.仿真结果表明,在非高斯噪声环境下,低轨卫星通信TDMA/DEQPSK(Time Division Multiple Address/Differential Quadrature Phase Shift Keying)数据帧非合作接收载波估计时,与基于经典粒子滤波的载波估计算法相比,提高了粒子"效率",在误码性能相当的情况下,有效降低了计算复杂度.     

基于自适应谱估计的跳频捕获技术

提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获.      

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

一类结构随机跳变系统的自适应滤波方法

提出了含有相关和非相关两类特征参数的结构随机跳变系统自适应滤波方法,并采用改进了的一种基于随机采样技术的自举滤波算法,其对于非线性非高斯问题具有很强的适应性,很好地克服了传统滤波算法在解决此类问题时所存在的"基础结构失真"的缺陷,从而提高了滤波算法的整体估计性能.在"闪烁"噪声环境里,测量信息存在随机中断的导弹制导问题的仿真结果,验证了本方法的有效性.     

一种改进的变步长LMS自适应算法在机载电子干扰机中的应用

对LMS自适应滤波算法进行了讨论,给出了一种改进的变步长LMS自适应算法,这种改进方法通过误差信号的自相关值调节自适应算法的步长,具有较好的抗干扰性能,且收敛速度快,稳态误差小。将其应用于电子干扰机的自适应收发隔离系统中,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

基于自适应LMS算法的空间光束快速精扫描跟踪控制方法

针对空间精密光学领域与国防应用对高精度快速光束控制的需求，给出自适应最小均方（LMS）算法对压电快摆镜进行光束扫描跟踪控制。首先描述了自适应LMS控制算法及快摆镜模型辨识方法，随后仿真分析了不同频率及迭代步长对自适应LMS算法跟踪控制的影响，最后采用自适应LMS算法进行了压电快摆镜辨识及扫描跟踪控制实验。实验结果表明，自适应LMS算法对2Hz、10Hz及其复合谐波信号扫描的跟踪误差分别为2.5%(3σ)、1.9%(3σ)和2.4%(3σ)，控制效果均优于PI控制算法。这种自适应LMS算法能有效跟踪多频扫描信号，为高精度空间光束快速扫描跟踪提供了一种可靠的技术手段。     

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

时变参数辨识梯度算法稳定性分析

研究用于时变参数辨识的梯度算法稳定性问题.基于随机过程有界性判据对时变参数辨识梯度算法进行了稳定性分析,给出了梯度算法稳定的充分条件.指出在待辨识参数变化率有界,观测噪声是零均值白噪声,且系统满足持续激励条件的情况下,梯度算法参数选择满足一定条件时,能够确保参数辨识误差的有界性.上述研究与以往工作的不同之处在于稳定性证明过程中仅要求待辨识参数的变化率是有界的,而不要求参数变化率是零均值白噪声.     

压缩感知OFDM稀疏信道估计导频设计

为提高稀疏信道估计性能, 基于压缩感知(CS)理论, 研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能, 从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能, 因此提出以互相关矩阵元素的立方和为准则准确评价采样矩阵的重建性能。针对OFDM系统信道估计导频设计为离散组合优化问题, 提出了一种并行完全树分组替换搜索算法用于搜索最优的导频。在算法的每次循环中, 先将导频索引集合分组, 再根据每一组替换的结果更新导频, 提出的方法扩大了导频搜索空间, 避免了导频搜索的局部最优问题。仿真结果表明, 提出的评价方法相比现有方法能够准确评价采样矩阵重建性能, 使用提出的准则设计的导频与现有互相关准则相比信道估计均方误差可减小约3 dB。同时, 所提出的导频搜索算法具有更快的收敛速度和最优的导频搜索性能。      

基于并行扩展卡尔曼滤波的自主卫星星座导航方法

针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题,提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量,降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量,提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器,其中每个扩展卡尔曼滤波器用于...