工作空间噪声主动控制ChFxLMS算法

为改善滤波x最小均方（Filter-x Least Mean Square,FxLMS）算法不能同时兼顾稳态误差与收敛速度的不足,提出一种基于cosh函数的变步长FxLMS(Cosh-FxLMS,ChFxLMS)算法.通过cosh函数建立误差信号与步长因子间的联系,使得步长因子按照cosh函数特性实时调整;分析不同参数对ChFxLMS算法性能的影响,为算法参数选取作指导;分别将正弦信号和实测织机信号作为输入信号,对ChFxLMS算法性能进行验证,并与FxLMS算法、基于sigmoid函数的变步长FxLMS(Sigmoid-FxLMS,SFFxLMS)算法进行对比.仿真结果表明,ChFxLMS算法性能在时域和频域上都取得较好的控制效果.分析结果表明,该算法能较大地降低稳态误差和提高收敛速度.该研究成果可为工作空间噪声主动控制提供一种新思路.     

自适应增益APA-AG算法的研究

为了提高自适应滤波器的收敛性和跟踪性,提出了一种自适应增益APA-AG算法。通过分析估计输出误差信号,获得了参数迭代步长的一个特定值估计,以实现集平均代价函数最小化。仿真结果表明,相比较于传统的APA算法,文中研究的APA-AG算法具有更快的收敛速率和更好的跟踪特性。     

基于多尺度小波变换的改进型自适应滤波算法

介绍自适应滤波算法、多尺度小波算法的基本原理和两种算法结合的实现过程。针对最小均方(LMS)自适应滤波算法不能同时提高收敛速度和收敛精度,提出变步长LMS自适应算法,在滤波过程中算法先用大步长跟踪,提高收敛速度,接近稳态时用小步长跟踪,提高收敛精度。为了能有更好的滤波效果,应该在算法的步长因子上有所突破。在抽样函数的基础上改进算法,并结合多尺度小波分解,使得滤波的效果更加理想。通过Matlab仿真实验,验证了改进算法具有更好的稳定性和优越性。     

MIMO系统自适应均衡算法研究

MIMO信道为频率选择性信道,由于时延扩展而存在色散,因此研究MIMO系统的自适应均衡技术显得尤为重要.通过对自适应均衡技术的两种主要的算法最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的研究可以看出,在不同的步长因子及遗忘因子等参数变化情况下,LMS算法的收敛速度较慢,但均衡简单易实现,RLS算法收敛速度较快,但迭代运算较复杂.结合二者的特点提出了在MIMO系统中引入改进的最小均方算法,即归一化最小均方(NLMS)算法.仿真实验对比表明NLMS算法的计算量与LMS相当,但收敛条件简单,易实现,收敛速度较快,有很实际的应用价值.     

一种改进的凸组合仿射投影符号算法

针对传统的凸组合仿射投影符号算法收敛速度慢和计算量大的问题,提出了一种基于S型函数的快速凸组合仿射投影符号算法。该算法用新的S型函数代替传统算法中的sigmoid函数,改进了联合参数的迭代公式,避免了复杂的指数运算,减少了计算量。同时,采用瞬时转移方案,使凸组合算法在初始自适应过程或在突然发生变化之后能加快小步长慢速算法的自适应过程,进而提升凸组合算法的收敛速度。在系统辨识和声学回声消除环境下的仿真实验表明,该算法具有良好的均方性能和跟踪性能,与传统的凸组合仿射投影算法相比具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度。     

一种时变系统模型结构确定和参数估计新算法

将参数检测技术和辨识方法相结合，系统结构在线辨识和参数跟踪相结合，基于Ｕ－Ｄ分解技术，提出一种时变系统结构确定和参数估计的最小二乘辨识新算法。该算法不仅可实现系统阶次和参数的同时估计，而且通过对损失函数的实时监测，实现协方差阵的自适应调整，使辨识算法收敛速度快，对时变系统阶次和参数变化均有很强的跟踪能力。     

一种改进的水声信道载波恢复盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡算法在水声通信系统中表现出收敛性差的问题,提出了一种带二阶锁相环的改进超指数迭代判决反馈盲均衡算法．该算法基于对修正超指数迭代算法误差函数的分析,提出了一种新的、能够快速收敛的误差函数,并有效提高了载波恢复能力; 在判决反馈均衡器中引入二阶数字锁相环,实现对相位旋转的跟踪和补偿,从而实现对原始发射信号的正确恢复．在两种水声信道条件下,采用两种调制信号分别对算法的收敛性能和载波恢复性能进行了计算机仿真,结果表明: 在混合相位信道环境中,新算法相比超指数迭代判决反馈算法在均方误差、收敛速度上得到很大改善; 在具有相位旋转的信道环境中,新算法实现了对相位旋转的有效补偿,改善了载波恢复性能．     

基于t分布变换的新变步长LMS算法

为解决在外部环境突变的条件下,最小均方(LMS)算法收敛速度与稳态误差之间难以同时平衡优化这一问题,提出一种基于t分布的新型变步长LMS算法(简称BVTLMS算法)。通过理论推导,对t分布概率密度函数进行变换,得到全新的步长随误差变化的曲线,满足了收敛条件;然后针对不同参数分析对BVTLMS算法的影响,确定最优参数,利用该参数进行仿真。结果表明,在同样的仿真条件下,BVTLMS算法分别与基于分式函数变步长算法和基于正态分布变步长算法相比,具有收敛速度更快、稳态误差更小和更强的跟踪能力优势。采用实际数据进行验证,也证明所提出的BVTLMS算法的优越性。     

一种不等式状态约束最优滤波算法

针对非线性系统中较难处理的不等式状态约束滤波问题,提出了一种新的约束无迹卡尔曼滤波算法.该算法利用最大似然法则推导出滤波均方误差函数,将不等式约束条件转化为惩罚函数加入到误差函数中,使用自适应步长法快速搜索最优解.通过理论分析,证明了约束滤波解是误差函数的严格局部最小值,具有最小滤波均方误差.对具有航路约束的电子导航模型进行了仿真,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度.     

一种基于自适应KLMS的卫星网络流量预测算法

针对传统预测模型已不再适用于卫星网络的问题,提出了一种自适应步长和自适应核宽度的核最小均方算法（AKLMS）.通过核函数将非线性数据从低维输入空间映射到高维特征空间进行操作,并且在迭代过程中根据瞬时误差自适应地调整步长和核宽度.仿真结果证明,与核最小均方算法（KLMS）和最小均方算法（LMS）相比,AKLMS算法在收敛速度和预测流量精度方面都有大幅提升,为卫星网络的流量规划和路由设计提供了强有力的决策支持.     

改进的l0范数LMS算法与分析

提出一种改进的基于l0范数的最小均方( LMS)算法。采用误差的相关函数值调整权系数步长因子以及零吸引项,增强系统的抗噪声性能;并且引入一种修正的权系数步长因子更新方法,进而使系统具有较快的跟踪速度。对提出的算法进行理论分析,最后在不同信噪比下进行仿真验证并与已有的基于l0范数的LMS算法进行比较。理论分析结合仿真验证都表明新提出算法具有较快的跟踪速度和较强的抗噪声性能。     

基于DWT/LMS直交自适应算法的非线性系统辨识

针对传统的最小均方(LMS)算法在信号处理中的不足,提出了在变换域LMS算法中实现离散小波变换(DWT)的算法,并给出了基于直交DWT／LMS自适应算法的非线性滤波器的结构,该方法实现简单,可减少自适应滤波器输入相量自相关矩阵的谱动态范围,比传统的LMS算法的收敛速度快,增加了系统的稳定性;将其用于非线性系统辨识,能够改善辨识模型的自适应能力,数值仿真结果表明了本文方法的可行性和有效性。     

改进的LMS自适应时延估计方法

针对传统的基于SINC插值的自适应时间延迟估计方法估计误差较大、收敛速度较慢等问题,提出了一种新的插值方法和相应的自适应时延估计方法.根据LMS自适应时延估计方法中最优权表达式的有关参数特点,采用自适应算法对参数进行估计并进行了理论分析.计算机仿真结果表明,与基于SINC插值的自适应时延估计方法相比,在不同信噪比条件下,新方法所需自适应滤波器抽头长度小且具有较快的收敛速度和较好的稳态均方误差,具有广泛的适用性.     

改进的变步长自适应滤波及Eckart加权抑噪算法

针对已有的变步长自适应滤波算法对噪声干扰敏感的问题,提出改进的变步长最小均方误差自适应算法,该算法对误差的自相关时间均值估计做遗忘加权补偿,并改步长因子固定范围约束为动态变化约束,一方面克服了单纯采用自相关时间均值估计调整步长所导致的步长因子快速衰减,获得了较快的收敛速度;另一方面相比基于Sigmoid函数的变步长算法,具有更平滑的步长变化和更低的稳态失调噪声.在改进算法中引入Eckart加权进一步抑制了自适应滤波器权系数伪峰,采用滑动窗遗忘加权降低了计算复杂度.将新算法及其Eckart加权应用于自适应时延估计仿真实验,结果表明：相比于已有的2种参数固定条件下的变步长自适应滤波算法,改进算法获得了更好的高斯噪声和突变噪声干扰下的时变时延跟踪性能.     

基于新拟牛顿法的自适应均衡技术

为了解决现代通信信道的码间干扰问题,提出了一种基于新拟牛顿法的自适应均衡算法,该算法用对称正定Hesse矩阵代替传统LMS/Newton法自相关矩阵的逆估计,克服了传统自相关矩阵估计误差对算法收敛性能的影响.信道均衡仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较低的误码率.     

Wavelet Packet Domain LMS Based Multi-User Detection

An improved wavelet packet domain least mean square (IWPD-LMS) based adaptive multiuser detection algorithm is proposed. The algorithm employs the wavelet packet transform to re-whiten the input data,and chooses the best wavelet packet basis according to a novel convergence contribution function rather than the conventional Shannon entropy. The theoretic analyses show that the inadequacy of the eigenvalue spread of the tap-input correlation matrix is ameliorated,thus the convergence performance is improved greatly. The simulation result of convergence performance and bit error rate(BER) performance as a function of the signal power to noise power ratio(SNR) are presented finally to prove the validity of the proposed algorithm.     

Sequential Time-of-Flight: Localization of Mobile Robots with Single Receiver

In order to reduce the cost of indoor localization system for autonomous mobile robots( AMRs) and to enhance the localization efficiency,this paper presents a localization approach using sequential time of flight( STOF) measurements from a single receiver to localize AMRs in indoor environments. The STOF is a series of TOF measurements that are acquired by the mobile source in sequence. Combined with the pose estimation obtained from the Dead Reckoning( DR) method,the STOF measurements from a single receiver can be adapted and applied to the trilateration localization model to determine the indoor position of the AMRs. Based on the error analysis of the STOF localization,a double-layer Kalman filter( DLKF) is proposed to fuse multiple STOF localization results and further improve the localization accuracy. In the computer simulation experiments,an average ±20 mm positioning accuracy is attained with the presence of simulated noise that is similar to the realistic sensor noise in magnitude. The simulation results indicate the effectiveness and the potential value of the proposed localization scheme in the practical indoor localization application.     

S波段两状态LMS信道模型的自适应长期预测

针对S波段模型参数可变的窄带两状态陆地移动卫星信道模型,基于加权预测思想提出一种自适应长期预测方法.首先将卫星通信下行链路的阴影遮蔽建模为两状态马尔科夫链的Gilbert-Elliot信道模型,然后利用加权预测思想预测未来长期内的信道状态,并基于最小均方算法由迭代自适应跟踪方法更新线性自回归模型的系数,进而预测出未来的信道衰落序列.研究结果表明:该方法能精确地预测出未来长期内的信道状态和衰落序列,且相比长期预测方法,改善预测性能,并具有实时性和低复杂度优点,可用于窄带LMS通信系统自适应传输性能分析.