基于LMS算法的智能天线波束形成技术的研究

在对智能天线波束形成相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并借用Matlab仿真平台,研究信号进入阵列以后,利用LMS算法对信号的幅度和相位进行调整加权求和,使输出的信号达到最优效果。并且分析了程序设计参数中的阵元个数、波达方向的角度等对信号性能的影响,使信号的收敛程度达到最佳。通过仿真可以看出LMS算法计算量小,可以达到较好的滤波效果,很好的抑制干扰,容易实现。     

CDMA系统中的几种智能天线自适应算法

首先介绍了RLS、LMS、CMA等适于在CDMA中应用的智能天线算法，并通过建模仿真来分析几种算法的性能以及在天线阵元数、用户数等指标不同时智能天线接收信号的性能差别。     

CDMA系统中的几种智能天线自适应算法

本文首先介绍了RLS、LMS、CMA等适于在CDMA中应用的智能天线算法,并通过建模仿真来分析几种算法的性能及天线阵元数、用户数等指标不同时,智能天线接收信号的性能差别.     

智能天线在移动数字电视系统中的应用

本文分析了基于DVB-T标准的数字电视接收机的系统结构,介绍了数字电视地面广播系统信号特点,推导出适用于DVB-T系统阵列信号处理的数学模型.针对系统特点提出可用于该系统的智能天线波束形成算法,该算法利用系统中大量导频在OFDM符号分组期间进行波束形成,最后给出计算机仿真结果.数值仿真表明,该自适应波束形成器具有较好的方向性,能有效区分来自不同方向的信号,在获得期望信号的同时对干扰信号进行了抑制,证明了该算法的有效性.     

Proteus在智能电器设计中的应用

针对智能电器设计往往受到元器件、实验仪器和设备的制约,介绍了Proteus软件在智能电器设计方面的应用.Proteus作为EDA工具软件,是一个完整的嵌入式系统软、硬件设计仿真平台.针对微处理器的应用,可直接在基于原理图的虚拟原型上编程,并实现软件代码级的调试,同时配合虚拟工具进行相应的测量和观测.     

智能蚂蚁算法在电力系统无功优化中的应用

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于局域网的智能算法,智能蚂蚁算法与蚁群算法相比,主要进行了几点改进:第一,取消了外激素;第二,自动调整选择最优路径的比例;第三,引入扰动以避免陷入局部优化,并给出其全局渐近收敛性,该算法作为一种新兴的优化算法,具有适用范围广,寻优能力强,程序...     

智能天线系统中空时信道模型应用分析

空时信道模型在智能天线系统性能的评估中是非常重要的。对智能天线系统中常用的空时信道模型做了详细的介绍 ,分析了每种模型的特点和每种模型所适用的具体情况。对其中得到广泛使用的GBSB模型具体分析了到达角、时延概率函数以及Doppler谱 ,并做了计算机模拟 ,认为Clarke模型是其中的一个特例。     

基于自适应滤波算法的谐波仿真分析

为改善自适应滤波算法的滤波效果,减小稳态误差,提高跟踪响应速度,并验证改进的变步长LMS滤波算法的有效性和优越性,利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC,构建电网谐波仿真计算模型,并与传统的基于瞬时无功功率理论的p-q算法以及定步长LMS算法进行仿真比较,根据不同系统条件下的滤波仿真波形,进行快速傅里叶分析,验证了此改进变步长LMS算法在计算量增加不多的前提下,可以同时获得较好的跟踪速度和较小的稳态误差,证实了该算法的有效性。     

DOA技术在第三代移动通信中的应用

首先提出了DOA波达估计算法是智能天线的核心技术,而智能天线在3G系统中起着很重要作用。文章通过分析DOA算法原理,从多方面比较传统MUSIC与改进平滑MUSIC算法,把空间平滑MUSIC算法引入智能天线中,着重阐述了DOA技术在第三代移动通信系统中的应用,以及如何改善各种系统性能,最后展望了未来DOA技术的研究和发展。     

距离约束算法在微波天线面形测量中的应用

微波天线的工作面的加工精度直接影响其工作性能,因此,对加工后的工作面进行高精度的面形测量是必要的.一种新的基于距离相对约束的视觉测量方法被用于微波天线面形的高精度测量,测量程序可分为两步:直接线性变换求初值和基于距离约束的最优化解算,解算过程中完成了透镜畸变的校正,其相对精度可达1/2,000,并用最小二乘法拟合了微波天线的面形.     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了得到一种抗干扰性能强、收敛速度快、稳态误差小的变步长LMS算法,本文分析了传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法,并对现有变步长LMS算法进行分类归纳,在列出几种具有代表性算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新方法引入修正系数,通过当前和过去估计误差以及误差的时域均值来调节自适应算法的步长,具有收敛速度快,稳态误差小的优点,并且提高了LMS算法的抗干扰性能.文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致.     

一种新的变步长LMS自适应算法及其应用

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,本文在分析基本LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长LMS算法,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。理论分析和计算机仿真结果表明该算法在收敛速度与稳态误差的性能上均优于基本LMS算法。尤其是在低估噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。与传统的LMS算法相比较,新算法更适合于应用到回波消除等实时性要求高的场合。     

基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真研究

介绍了自适应噪声抵消系统的原理和LMS算法,并给出了基于LMS算法自适应噪声抵消系统的仿真图。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效的抵消正弦干扰信号,这样在语音信号处理中就能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的。     

基于小波变换的改进LMS算法在异步电动机轴承故障诊断中应用

基于电机定子电流信号分析方法的异步电动机轴承故障检测中,计及实际电动机供电电压谐波和三相电压不平衡等外部因素的情况下,如何实现轴承故障的可靠检测一直是电动机故障检测领域的难题.对传统的定子电流频谱分析方法进行了深入研究,讨论了传统最小均方算法(LMS)自适应滤渡方法在信号处理中的不足.在此基础上,提出了将小渡分析、连续细化傅里叶变换和改进LMS自适应滤波方法有机结合的异步电动机轴承故障检测新方法.该方法能够正确判断轴承故障特征频率分量,从而提高异步电动机轴承故障诊断效果,实现轴承故障的可靠检测.实验结果表明了该方法的有效性.     

增强型LMS自适应电网畸变电流检测算法研究

为解决常规LMS自适应算法在电网畸变电流检测中存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,本文提出了一种增强型LMS自适应算法。该算法通过对输入信号环节进行预置带通滤波处理,改善信号的自相关数值,实现了基波处的幅值无衰减且相位无延时,同时通过对LMS算法权值和误差环节嵌入低通滤波拓扑结构,达到了降低畸变电流波动的目的。最后在对常规算法与增强型LMS算法分析比较的基础上,通过仿真和实验证明了本文理论分析的可行性,验证了此算法在畸变电流检测中的有效性和准确性。     

Fast tracking of transient power system signals using fuzzy LMS algorithm

The paper presents an adaptive least mean squares (LMS) algorithm for the fast estimation of voltage and current signals in power networks. The new estimator is based on the use of linear combiners. The learning parameter of the proposed algorithm is constrained by two variable parameters which causes an automatic suitable adjustment of the step size using a fuzzy gain scheduling method to provide fast convergence and noise rejection for the tracking of fundamental and harmonic components from distorted signals. Several numerical tests have been conducted for the adaptive estimation of fundamental and harmonic components from simulated waveforms from power networks supplying converter loads and switched capacitors.     

基于LMS算法的粉尘静电信号处理

基于课题组自主研发的颗粒物检测系统,根据静电感应的原理获得了大量含有随机噪声的粉尘信号.采用自适应噪声对消的方法对粉尘静电感应信号进行提取,并提出一种新的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)自适应算法来修改滤波器系数.引入新的步长因子和误差的非线性关系,使算法具有更好的稳态性能,对新算法的机理和参数进行深入分析,更好地提高了低信噪比下算法的收敛速率并保证了稳态时的性能.将该算法用于粉尘静电感应信号的滤波处理,仿真结果证明该算法能很好地滤除随机噪声.     

基于LMS算法的自适应滤波在负压波信号噪声处理中的应用

本文以负压波信号采集滤波为例,介绍了基于LMS算法的自适应滤波器的基本原理和该滤波器几个关键参数设定的基本方法。实践证明,在采集随机不确定信号时,采用此滤波器进行信号调理具有比传统滤波器不可比拟的优越性。     

基于自适应增益LMS算法的谐波检测新方法

有源电力滤波器(APF)需要对谐波电流进行检测,快速准确的谐波检测方法能够提高有源电力滤波器的补偿性能。本文基于最小均方算法,改进了谐波检测算法,该算法从减小集平均代价函数出发,基于自适应增益,推导出新的步长迭代公式;从检测算法的快速准确性出发,通过Matlab仿真和DSP实验可以看出该算法得到的基波幅值误差为0.2%,迭代响应时间为0.01s,不仅达到了很高的检测精度,而且能在半个基波周期内达到稳定,验证了新检测算法的准确性和快速性。     

基于改进增益型自适应LMS算法的谐波检测方法

基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法相对其他检测方法来说,具有实现简单、鲁棒性强等特点。该方法利用信号处理中的自适应干扰对消原理,将电网电压信号作为参考输入,负载电流作为原始输入,从负载中实时消除与电压波形相同的基波有功电流分量(或基波电流),从而得到负载电流中所有谐波与基波电流无功分量之和。再配合有源电力滤波器(APF),由补偿装置注入一个与谐波和基波电流无功分量之和大小相等极性相反的补偿电流,达到抑制谐波与基波电流无功分量的目的。提出了一种基于改进增益型自适应谐波电流的检测方法,该方法采用的反馈量不同于以往方法中的误差信号,而是将误差信号经过数学转换,使其转换成一个能真正反映系统跟踪误差的信号,并将其作为自适应滤波器权系数迭代的反馈量。通过Matlab证明该方法能够在保持较小的稳态失调的情况下也具有较快的动态响应速度。