改进的超短基线系统自适应相位差估计器

针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方（LMS）算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘（RLS）算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。     

一种新的频域自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上，提出了一种新的频域自适应波束形成算法。该波束形成算法先对输入信号进行FFT，然后在空间频域上带通滤波，最后.通过LMS(最小均方）算法实现自适应波束形成。FFT变换后信号自相关下降，LMS算法收敛速度提高；空间频域上帯通滤波可以消除带外的干扰信号，实现容易；带通滤波后的信号维数大大下降，LMS算法计算量和存储量大大降低，收敛速度进ー步提高。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度很快、性能较好，且计算量和存储量较少，易于实时实现。     

步长参数对电液伺服振动台加速度谐波抑制的影响

电液伺服振动台存在非线性现象,导致系统作正弦振动时,其加速度响应信号中出现高次谐波,使加速度波形失真。利用LMS自适应滤波算法,提出自适应谐波抑制算法。通过对参考信号的自适应滤波作用,得到谐波抑制信号,并加入到系统输入信号中,从而抑制加速度响应信号中的谐波。从谐波抑制试验结果上看,自适应滤波器的步长参数对谐波抑制算法的收敛速率影响较大。从LMS自适应滤波算法本身出发,分析了导致这种影响的原因。     

瞬态信号测试的自适应采样策略

研究了瞬态信号测试过程中采样设计所面临的基本问题，根据多项式预测器的数学模型，研究提出了适用于瞬态信号测试的自适应采样策略，给出了零阶和一阶自适应采样算法，并给出了软件模拟结果。     

一种改进的自适应滤波器

自适应噪声抵消技术的核心技术是自适应滤波器,通过研究自适应滤波器的原理以及最小均方(LMS)自适应滤波算法,在此基础上提出了一种基于相关双曲正切函数的LMS算法,简称为CTanh-LMS算法.经仿真实验表明,相对于其他自适应滤波算法,该方法具有更好的消噪能力,且算法简单,收敛速度快,能够满足齿轮箱振动信号的消噪要求.本文提出的算法不仅解决了齿轮箱故障特征提取的问题,而且给自适应滤波算法的研究提供了新的方法和手段,具有理论意义和实用价值.     

基于最小均方误差的两步信号幅度估计算法

针对单通道数字混合信号幅度估计精度不足的问题,提出一种基于最小均方误差的两步幅度估计方法。该方法采用高次方法或最大最小(MAX-MIN)法进行幅度的粗估计,然后利用接收序列累积量的最小均方(LMS)误差准则,通过自适应迭代更新参数,提高信号的幅度估计精度。仿真实验表明,算法经过50次迭代后,幅度估计误差减少一半以上,参数估计精度提升明显,算法收敛速度快,应用范围广,做到了性能和复杂度的较好折中,具有实用价值。     

基于System Generator 的数字音频滤波器设计

为了解决传统固定系数滤波器不能处理无法预知信号和噪声特性,提出一种基于System Generator的音频数字滤波器的设计方案。介绍了自适应滤波器基本原理及算法,采用LMS算法并利用System Generator构建了滤波器仿真模型。仿真结果证明:经过自适应滤波器的处理后,可较好地滤除信号中的噪声;该方法设计的滤波器有效地实现了对音频信号的自适应滤波,滤波效果良好。     

基于自适应时频分布的瞬时频率估计算法

为了改善噪声条件下信号瞬时频率的估计方差及减少瞬时频率估计的计算量,提出了基于信号自适应最优核时频分布的瞬时频率估计算法及一种改进算法。在改进算法中,计算自适应时频分布时,综合利用线性时频分布（Gabor变换）和正交时频分布（Wigner- Ville变换）的特点生成一种基于信号的自适应时频分布。仿真和实际数据处理结果表明,改进算法同基于信号的自适应最优核时频分布的瞬时频率估计算法相比具有计算量小、方差接近的优点。     

多通道瞬态信号自适应变频算法

为了解决在多通道瞬态信号测试领域,传统测试系统长时间高采样率测试产生的冗余数据对系统存储和传输带来的压力,提出了一种自适应变频算法。该算法采用与传统测试相同的采样率获取原始数据并以时间分段,依据每段信号的频域特征确定瞬态信号发生时刻和持续时间,对非瞬态信号进行二次采样,达到在完整保留瞬态信息的前提下减少冗余数据的目的。在实际爆炸冲击波场测试中进行验证,经过算法处理后数据压缩比大于33,同时保证瞬态信号持续期间数据完整,非瞬态信号持续期间最大误差小于0.5FS. 试验结果表明,该算法可有效减少瞬态测试过程中的冗余数据。     

风浪背景下运动舰船水压信号滤波的慢跟踪LMS算法

根据舰船水压信号与海浪噪声的特点，用慢跟踪LMS算法对波浪噪声进行白化处理。滤波器的收敛速度经过合理设计，使得既能保证对波浪信号有效白化，同时又保证对目标信号衰减很小。因此，如果输入信号只有波浪干扰，则滤波器输出是白噪声，如果输入信号中含有运动舰船水压场信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形。为了提高滤波器的初始收敛速度，使用了变步长LMS算法。     

一种基于多点内插的自适应时延估计

提出了自适应滤波的七点三次平滑二次内插算法。利用该算法，实现了直升机定位中的时延估计，并对某直升机噪声的野外实测数据进行了计算机数值计算和半实物仿真，取得了令人满意的结果。     

直升机时延估计的自适应算法研究

简述了ＬＭＳ自适应滤波算法，在此基础上，提出了利用自适应滤波技术，实现直升机定位中的时延估计，并用三点内插算法来改善时延估计的精度。对某直升机噪声的野外实测数据，进行了计算机数值计算和仿真，仿真结果是令人满意的。     

自适应时延估计算法在被动声定位系统中的应用

在被动声定位系统中，定向精度受到时延估计精度、阵列间距大小和声波传播速度变化等的影响，特别是对时延估计精度的要求较高。分析了传统时延估计算法在时延估计上的局限性，采用自适应参量模型算法实现了低采样频率下的高精度时延估计。完成了算法仿真，编制了DSP处理程序，通过消声室缩比实验验证，表明估计精度和运算时间可满足实际使用的要求。     

时延估计软件包设计

基于时延估计的软件包,包括相关和广义相关、相关峰内插和自适应滤波算法、自适应内插、高阶累积量自适应时和双谱等8种典型时延估计算法.该软件包采用交互式人机对话,均可用输出图形方式表示计算结果,所采用的测试信号可方便替换.其数据长度、信噪比可手工输入设置,以便于在各种方法之间进行比较和评估.     

一种双参数可调的水声信道自适应均衡算法

针对浅海水声信道固有的随机时-空-频变、高噪、强多径等特性及变化的多径时延扩展,在变步长最小均方(LMS)平行滤波器组(PFB-LMS)算法的基础上提出了一种新的水声通信自适应均衡算法。该算法将变阶数和变步长的调整结合起来,降低了算法对迭代步长和均衡器阶数的敏感度。仿真结果表明,新算法在参数适应性方面优于传统LMS 及PFB-LMS 算法。     

无线自组织网络协作时间同步优化算法

针对无线自组织协作网络时间同步算法同步误差大及能量消耗高的问题,在分析网络时间同步模型基础上,提出无线自组织网络协作时间同步优化算法。该算法利用指数延迟模型,通过构建时间同步似然函数,对成对节点的时钟偏移及时钟漂移进行联合估计;对网络进行三角剖分,通过染色确定参考节点,然后参考节点选取主节点,利用拓扑结构的自适应变化实现全网节点时钟同步;通过时钟联合估计及自适应拓扑建立协作时间同步优化算法,其整体执行保证节点通信链路时间同步。仿真结果表明,在所提三角剖分拓扑结构控制下,与传统分簇拓扑相比,协作时间同步优化算法在平均同步误差、同步算法能量消耗方面得到了性能提升。     

直升机目标被动声跟踪算法及其仿真研究

提出了包含多普勒频移和声传播时间延迟的接收信号模型,提出了在直升机目标做匀速直线运动的条件下,将声基阵获得的测向信息与多普勒频移信息融合,估计目标运动参数的算法,并用蒙特卡罗方法分析了该算法的估计精度;仿真结果表明该算法可实现较高的估计精度,测距精度满足实用要求,最后研究了应用该算法的自适应跟踪问题。