RLS算法及其改进形式在信号分离中的应用分析

本文着重研究了自适应滤波器的重要实现形式——递推最小二乘算法（RLS）的原理,分析了RLS算法在应用中的优点及存在问题。为解决RLS算法收敛速度和稳态误差的矛盾及系统在趋于平稳时跟踪效果差的问题,本文从实现可变遗忘因子和增加自扰动项两个方面介绍了RLS算法的几种改进方法。并将它们应用于复杂电磁环境、强干扰背景下的信号分离中去。通过仿真实验,对RLS算法及其两种改进方法在信号分离中的效果进行了比较,得出可变遗忘因子RLS算法在收敛速度和分离信号的准确性上都具有较好的性能。     

基于递推最小二乘算法的小信号检测

受到强干扰影响的小信号通常难于有效检测。在分析递推最小二乘算法(RLS)原理及其几种改进形式的基础上,采用自适应方法将已检测出的大信号与原混叠信号对消,降低大信号对小信号的遮蔽作用,再进行小信号的检测。最后通过仿真证明,该方法能够在较小失真的情况下,有效检测出被大调幅信号干扰下的小调频信号;同时分别比较了各种算法的优劣,得出基于可变遗忘因子的RLS(VFF-RLS)算法不仅具有较快的收敛速度,而且收敛之后具有很好的平稳性能。     

基于聚类分析的分数阶Fourier变换信号分离与检测

针对应用分数阶Fourier变换检测多分量信号计算量大、效率低的问题,提出在分数 阶Fourier域采取混沌-多步拟牛顿法和聚类分析相结合的方法分离与检测信号。在保证全局 快速搜索最强信号的条件下,实现一次检测多个较强信号,并将已检信号逐次消去,减小对 剩余信号检测的影响。仿真结果表明,该方法能快速分离检测多种调制的频谱混叠信号。     

一种计算有耗媒质中跨界目标电磁散射的高效算法

为了克服传统离散复镜像法计算有耗媒质中索莫菲尔德积分的不足,提出了一种基于增强离散复镜像法的插值算法。当场点和源点位于分界面两侧时,谱域格林函数中同时包含场点和源点位置坐标,传统二级离散复镜像法无法一次拟合复指数参数,考虑将谱域核函数对场点坐标分离,然后建立复镜像参数随源点坐标的一维插值表,从而可以对复镜像参数进行插值运算;当场点和源点均位于有耗媒质中时,二级离散复镜像法的采样路径会带来错误,提出对谱域核函数进行形式变换再进行求解,从而使插值法适合有耗媒质中格林函数的计算;为了扩大传统二级离散复镜像法的横向计算距离,在对复镜像参数进行复指数级数拟合时,选择增强离散复镜像法的采样路径。该方法同传统对格林函数进行插值的方法相比,在计算复杂度降低的同时,效率和精度都获得了大大提高。