一种适合于噪声对消的自适应算法及其硬件实现

本文在分析经典LMS算法在噪声对消应用中的不足之处后,提出了一种块状LMS算法和一次范数准则下自适应算法相结合的混合算法并作了相应理论分析,在此基础上构成了以TMS32010DSP芯片为核心的自适应噪声对消的硬件系统并取得了较好的实时对消效果。     

最小二乘自适应滤波的广义多信道QR格型算法

对于广义多信道的最小二乘自适应滤波，即允许有信道参数数目不相等，本文提出一种QR格型算法。这个算法完全利用Givens旋转来解广义多道最小二乘问题，具有优越的数值性能和高度的模块化结构，适合于VLSI实现。对于通用处理器实现，这个算法需要O（p2）运算复杂度，其中p为信道数，对于基本处理单元实现，需要2p角度计算单元和3p2－p旋转单元。     

通过寻找树支路径的方法由基本割集矩阵导出关联矩阵

本文在简要分析网络图论中几个基本矩阵关系之后,讨论了由基本割集矩阵(C_f)导出关联矩阵(A_f)的可能方法。在此基础上提出了通过寻找树支路径由C_f矩阵导出A_f矩阵的方法,结合若干例题,文中详细论述了这一方法的基本思路、依据和具体方法步骤。可以看出,它将是由C_f导出A_f的比较有效的方法之一。     

适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法

本文基于格型滤波器的阶递归特性和Givens旋转算法的优越数值性能,推导了两种多信道递归最小二乘格型算法。第一种算法的推导是直接基于对输入数据矩阵进行正交-三角分解,并利用Givens旋转方法来计算其正交-三角分解。首先对输入数据矩阵进行预旋转,然后重复利用单信道Givens格型算法,便可得到第二种算法。两种算法都具有优越的数值性能,尤其是对有限字长的稳健性。待估计的滤波器参数矢量可根据算法的内部变量直接提取,而无需额外的三角阵进行后向代入求解运算。两信道参数识别的计算机模拟结果验证了本文的推导。     

关于雷达自频控系统的错误控制问题

本文在简要回顾雷达自频控(AFC)系统工作特性和分析方法的基础上,讨论了AFC系统的几种可能的错误控制问题,包括:(1)鉴频特性极性不正确和本振调错引起的错控;(2)本振频率搜索过宽引起的错控;(3)谐波混频引起的错控;(4)中放非线性引起的错控;(5)脉冲状态时鉴频零点的多值性引起的错控;(6)门限电压过低和增益过大引起的错控等问题。其中后面几个问题是作者结合工作体会,分析了某些国产雷达AFC系统中存在的一些问题后进行讨论的。在此基础上对AFC系统调整中的所谓“错抓”和“闷死”等现象提出了看法,并提出为避免错控在AFC系统的设计和调整、测试中应注意的一些问题。     

线性网络状态方程的一种直观编写法——迭加法

本文介绍了线性网络状态方程的一种直观编写法。详细讨论了能够采用迭加法的基本原理。特别着重分析了对于非常态网络及含有受控源网络亦可使用这种叠加法的可能性,因而说明“迭加法”对任何线性网络都是适用的。文中还通过若干例子说明了迭加法编写状态方程的方法,从而看出它比列 KCL、KVL 方程,消去非状态变量的方法及系统公式法直观、简便得多。因此作者认为“迭加法”编写状态方程应该作为列写状态方程的一个基本方法。