一种基于改进PDR与外部位置信息的融合定位算法

针对传统行人航位推算(PDR)算法在手机倾斜程度较大时定位误差大且定位误差随步数累积的问题,提出一种改进PDR定位与外部位置信息融合的定位算法。算法首先估计手机姿态矩阵并利用姿态矩阵旋转加速度、角速度与磁感应强度的测量向量。再利用旋转后的加速度向量进行步伐探测、步频步长估计;旋转后的角速度与磁感应强度向量进行方向角估计。最后根据PDR定位结果与外部位置信息的误差特性,通过比例积分(PI)控制器进行融合定位并反馈调节步长模型参数。实验表明算法中传感器测量向量旋转、融合定位和步长模型参数反馈调整有效减小了算法的定位误差,定位轨迹更接近于真实行进轨迹。     

适用于水声信道的快速判决反馈盲均衡算法研究

基于对常数模判决反馈算法(CMDFE)进行分析,提出了一种能够快速收敛的判决反馈盲均衡算法。该算法中构造了一种与常数模算法不同的、能够快速收敛的误差函数,并利用该误差函数对前向权进行调整,而反馈权的调整仍使用常数模误差项。前向权和反馈权系数的更新取不同的步长值。最后通过水声信道模型仿真,对这几种算法进行了数值分析研究。结果表明：所提出的算法可有效地实现对多途水声信道的均衡,并且其收敛速度高于常数模算法和常模判决反馈算法。     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。     

基于MCMA的盲均衡算法

为了提高系统的误码率性能,减小码间干扰带来的影响,在修正常数模算法(MCMA)的基础上,提出了一种变步长的算法。该算法采用判决反馈滤波器的结构,根据星座点的收敛程度的不同而实时地调整步长,能显著提高系统的误码率性能,加快收敛速度,同时补偿信道的相位误差。对改进的算法进行计算机仿真,结果表明:该算法误码率性能良好,收敛后星座点紧簇且稳态误差较小,并且解决了常数模(CMA)算法无法解决的相位偏转问题。     

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

迭代变步长LMS算法及性能分析

针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。     

一种基于分数间隔的判决变步长恒模算法

为了解决盲均衡技术中恒模算法收敛速度和收敛精度与步长矛盾的问题,在引入反馈因子的同时提出了一种反馈变步长恒模算法。通过仿真分析表明,该算法比传统的恒模算法收敛速率更快、稳定性更好。为了进一步降低短波信道中存在的码间串扰,将分数间隔均衡器与盲均衡相结合,提出了一种基于分数间隔的反馈变步长恒模算法。相比其它算法而言,该算法可明显改善均方误差性能,具有重要的实际意义。     

卡尔曼动态规划机动目标检测前跟踪方法

针对传统动态规划算法,由于转移步长固定、在检测机动目标时性能较差的问题,提出了针对转弯运动等机动目标的卡尔曼动态规划算法,该算法利用卡尔曼滤波中的状态预测步骤来自适应改变动态规划算法中的转移步长,以此来避免在检测转弯运动目标时传统动态规划算法由于转移步长不变而造成的转移步长与目标速度失配的问题。根据对该算法的目标状态估计误差分析结果,文中给出了一种误差补偿方法。仿真结果显示,在检测转弯运动目标时该算法在误差补偿后具有优异性能。     

基于VSSAP算法的自适应干扰对消技术研究

针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明：该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。     

基于并行FIR滤波器结构的数字下变频

对宽带信号进行并行处理,可同时满足低功耗和实时性的要求,已成为目前宽带信号处理的研究热点。本文提出了一种可在FPGA中实现的并行快速FIR滤波器设计方法。该方法通过应用并行多相处理技术中的一种新型分布式处理算法,在滤波器结构上实现了多级级联的形式,增强了中频处理的灵活性和通用性,节省了硬件开销。仿真结果表明,该算法很好的解决了原始低通滤波器速度跟不上A/D采样率的问题,把采样率提高到了320MHz以上。同时该方法应用软件实现并行信号处理,避免了使用DDC专用芯片,具有较强的通用性,可以很好的移植到其他CPLD中。     

旋转编码协作方案中的功率优化分配研究

针对等功率分配(EPA)导致系统资源利用率低的问题,提出了一种旋转编码协作方案中的功率优化分配(OPA)方法。该方法首先利用Chernoff界推导了端到端系统误符号率(SER)的上界,然后在总功率一定的条件下,以最小化SER上界为目标,根据平均信道增益来计算源和中继间的功率分配因子。最后将功率分配信息通过反馈信道发送给协作用户,从而实现了功率的自适应分配,提高了系统的资源利用率。仿真结果验证了所提OPA方法的有效性。     

基于三相并联混合有源滤波器的直接功率控制理论

文中研究的目的是使并联混合型有源电力滤波器取得更好的性价比。由于大功率的电力电子器件（GTO／IGCT）不能应用在高于10kHz,电流控制综合使用了同步参考坐标（SRF）和瞬时无功功率（IRP）的直接功率控制方法,而且IRP的矢量算法没有使用变换矩阵。这种方法的可行性用MATLAB的仿真结果得以证实。     

UPF算法在惯导非线性初始对准中的应用

惯性导航系统（INS）的初始对准误差模型通常为非线性的,对于估计惯导误差普遍采用的是扩展卡尔曼滤波算法（EKF）,该方法是在一阶泰勒展开的基础上近似得到的,因而误差较大。粒子滤波算法一种新颖的非线性滤波算法,它较传统的EKF算法具有稳定性好,适用范围广的优点。该文首先介绍了作为粒子滤波理论基础的递推贝叶斯估计的基本概念,说明了重要性函数对于粒子滤波器的设计是至关重要的。随后,给出了一种将不敏卡尔曼滤波（UKF）算法作为重要性函数的UPF算法,并提出将其用于静基座条件下的惯导系统非线性初始对准,通过计算机仿真对比了UPF和EKF的估计效果。仿真结果表明,UPF算法较传统的EKF算法对准时间更快,对准精度更高。     

基于TDOA无线定位的NLOS误差抑制算法

在无线定位算法中,非视距误差是影响定位精度的一个重要因素。为了减小NLOS误差的影响,文中提出了一种基于TDOA的NLOS误差抑制算法。该算法引入信息阈值和修正参数,对卡尔曼滤波迭代过程进行改进,有效地抑制了TDOA测量值中的NLOS误差。仿真结果表明,该算法在NLOS误差严重且误差模型不确定的环境下仍可保持较高的定位精度,且性能优于已有基于卡尔曼滤波的NLOS误差抑制算法。     

APF中数字低通滤波器的设计及仿真实现

文中介绍了基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波检测方法及对低通滤波器的要求,分析了数字低通滤波器的类型、阶数及截止频率对有源电力滤波器谐波检测效果的影响。利用MATLAB仿真软件设计了二阶巴特沃思（Butter—worth）数字低通滤波器,对ip-iq谐波检测算法进行了仿真研究,仿真结果证明所选择的数字低通滤波器的正确性。     

CO-OFDM系统中基于卡尔曼滤波对相位噪声补偿算法的研究

基于卡尔曼滤波提出了两种相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统的相位噪声补偿算法,这两种算法在发射端的时域均插入导频,并在接收端对导频进行卡尔曼滤波,最后利用插值算法补全全部子载波的相位噪声.仿真结果表明,基于最小均方误差(MMSE)准则的判决反馈算法在相位噪声比率为10-1时,系统误码率约为10-4,并且出现了错误平层,而基于卡尔曼滤波所提出的两种相位噪声算法在大相位噪声的情况下仍然具有较好性能且能有效地降低错误平层,因而所提出的相位噪声补偿算法能改善CO-OFDM系统的性能.     

压电陶瓷定位系统电容传感器容错控制

针对压电陶瓷定位系统中电容传感器故障对定位精度的影响,对使用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行容错控制的方法进行了研究。以传感器采样电路故障和掉电故障为对象,对三阶轨迹规划算法下电容传感器的EKF滤波公式进行了分析,提出以离散化迭代计算的EKF代替传统的将非线性系统线性化的方法。在压电陶瓷定位系统实验平台上,使用激光干涉仪作为测量基准,在传感器采样电路故障和掉电故障的情况下,实现了500μm行程,绝对精度小于3.5μm,误差小于0.7%的定位控制。结果表明,基于EKF的电容传感器容错控制可以有效减小传感器故障引起的控制误差,增加压电陶瓷定位系统的鲁棒性。     

激光陀螺随机漂移的渐消Kalman滤波

随机漂移误差是激光陀螺的主要误差源之一.Kalman滤波算法能够有效抑制激光陀螺的随机误差,但是当计算模型不准确时,采用常规Kalman滤波易导致结果发散.渐消Kalman滤波能够抑制历史信息、重用现时量测信息,得到连续平稳的滤波结果.采用渐消Kalman滤波对激光陀螺随机漂移进行最优估计,取得了较好的效果.结果表明,...     

基于RMMSE的自适应滤波算法分析

针对扩展目标的高分辨距离像估计问题,在考虑接收窗外强散射中心的影响条件下,研究了以最小均方误差(MMSE)为准则的自适应滤波方法,该算法通过迭代得到各个距离单元上的距离像估计值。文中通过仿真试验分析对比了RMMSE算法、匹配滤波算法和LS算法的性能。仿真结果证明,在接收窗外存在强散射中心的情况下,RMMSE算法能够有效提取目标多个散射中心。