一种新的变换域自适应LMS滤波算法

为了改善时变系统中的LMS算法收敛速度,一般可以在变换域进行自适应处理。通过研究和分析分数阶傅里叶变换与时-频平面的关系,提出在分数阶傅里叶变换域进行自适应时-频滤波。所提出的方法首先搜索最佳变换域,然后在分数阶傅里叶变换域进行LMS自适应滤波。仿真结果表明,与目前一些基于变换域的方法对比,新方法通过对时-频平面的旋转,可以显著加速算法收敛性。     

异结构的分数阶超混沌系统函数投影同步及参数辨识

该文以分数阶Chen混沌系统和一个新的分数阶超混沌系统为例,研究参数不确定的分数阶混沌系统和超混沌系统函数投影同步及参数辨识。首先,基于分数阶系统稳定性理论和非线性动力学理论,构造出相应的非线性控制器和不确定参数的辨识规则;由此实现了参数不确定的分数阶超混沌系统的函数投影同步及不确定参数的辨识。其次,利用分数阶稳定性理论,对上述同步给出了严格的数学证明。最后,借助于预估-校正算法,利用数值模拟验证了所提方法的有效性。     

S型薄壁管结构振动噪声主动控制的研究

针对管状结构在航空航天某些应用场合中振动、噪声过大的实际情况，进行了振动、噪声控制实验研究。以某S型薄壁管结构模型为研究对象，利用压电智能结构，结合振动主动控制技术和FX—LMS自适应滤波算法，成功实现了振动噪声主动控制。实验结果表明，所采用的方法对此S型薄壁管结构的振动、噪声抑制的有效性。     

发动机压电悬置隔振性能的仿真分析

从提高汽车的乘坐舒适性出发，设计了以发动机液力悬置为基础，带有压电作动器的主动式发动机悬置，并建立了它的力学模型，应用最小均方算法（LMS）对发动机的振动进行了主动控制的仿真分析。结果表明，液力压电悬置可以有效控制发动机的振动向车身地板的传递。     

基于双曲正切函数框架的最小均方算法

自适应滤波器在自适应控制、噪声消除、信道均衡、系统辨识以及生物医学等领域的应用中发挥着重要作用。由于其简单性、低计算量和易于实现等特点，其中最流行的自适应滤波算法是最小均方（Least Mean Square,LMS）算法。传统的LMS算法在处理高斯信号时具有良好的收敛性能，然而，针对非高斯信号的处理，自适应LMS算法的收敛性较差，甚至无法收敛。为了改进LMS算法在非高斯噪声干扰下的收敛性，本文通过将传统的LMS算法的代价函数嵌入到双曲正切（Hyperbolic Tangent）函数框架中设计了一种新的代价函数，从而提出了一种鲁棒的双曲正切最小均方（Hyperbolic Tangent Least Mean Square,HTLMS）算法。此外，针对HTLMS算法存在收敛速度与稳态误差相矛盾的问题，本文设计了一种可变λ参数的双曲正切最小均方（Variableλ-parameter Hyperbolic Tangent Least Mean Square,VHTLMS）算法。仿真结果表明，在系统辨识应用场景中，与LMS算法、最大相关熵准则（Generalized Maximum Corr...     

分数阶控制在位置随动系统中的应用研究

位置随动系统对响应速度、定位精度、抗扰动性能等要求越来越高,整数阶PID 控制实现容易,但性能有限,很难满足高要求。分数阶PID(FOPID)控制由于引入了积分和微分两个阶次参数,可控参数更多更灵活。文中针对位置随动系统引入分数阶PI 控制,首先,利用分数阶微积分的数值计算方法(irid_fod 法)给出了差分方程;然后,在MATLAB 环境下利用粒子群寻优算法,分别整定随动系统整数阶PI 及分数阶PI 最佳控制参数;接着,进行了定位控制及抗扰动性能的仿真与实物试验。结果表明:位置随动系统中,分数阶PI 控制较整数阶PI 控制定位快、抗扰动性能强,具有一定的工程应用价值。     

LFM信号的分数阶傅里叶域自适应滤波算法研究

对于线性调频信号(LFM)的滤波,采用处理平稳信号的方法对其滤波往往得不到很好的效果。本文利用了线性调频信号在分数傅里叶变换域上具有很好的时频聚焦性的特点,来实现信号在分数阶傅里叶域的自适应滤波,自适应滤波算法采用改进的步长LMS方法,对传统的LMS算法做出了改进,算法中步长处理中引入了一个限制因子,可以较好地解决算法收敛速度和稳态失调量之间的矛盾。仿真结果表明,此算法在处理分数阶域的LFM信号滤波比传统的LMS算法有较好的滤波效果。      

光电跟踪架传递函数辨识方法及应用

鉴于传统的光电跟踪伺服控制系统频率响应测试方法复杂的缺点,采用了一种全数字化频率响应测量方案对光电跟踪架的频率特性进行测试。提出了一种递阶辨识法与传递函数参数辨识算法相结合进行传递函数辨识的新方法,并推导出了适用于不同阶次传递函数的辨识算法数学模型。在使用递阶辨识法辨识出系统阶次的基础上,利用测试得到的数据,分别采用最小二乘法和以新推导出的数学模型为基础的Levy法、Sanko法和Vinagre法辨识出了光电跟踪架的传递函数。辨识结果表明,新推导出来的数学模型正确,以其为基础的辨识算法误差均小于最小二乘法;3种算法中,Sanko法在整个频域内的辨识效果最好;采用递阶辨识原理与参数辨识算法相结合的方法可行,且精度较高。     

基于虚拟传感器有源噪声控制系统及实时实现

详细推导了基于虚拟传感器的有源噪声控制系统的算法结构。在TMS320C6727硬件平台上,采用LMS算法完成了误差通道模型的传函辨识,用FXLMS算法对虚拟传感器的系统性能进行了试验分析。试验结果表明,该方法可以有效地将噪声控制范围向虚拟传感器处转移。     

基于FRFT的LFM信号自适应滤波算法及分析

针对线性调频(LFM)信号自适应滤波问题,利用分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种分数阶傅里叶域LFM信号自适应滤波算法.算法采用分级迭代运算的方法确定最佳变换角度,保证参数估计精度的同时,降低了运算量.结合泄漏LMS(LLMS)和归一化LMS(NLMS)算法,对传统LMS自适应算法的跟踪和滤波性能进行了改进,并给出了算法的收敛条件.在加权矢量的迭代公式中引入泄露因子,降低了记忆效应对滤波器的影响;并对自适应步长进行功率归一化,提高了收敛速率.仿真分析了参数对算法收敛性能的影响,结果表明,当输入LFM信号频率变化较快时,算法有较好的收敛性能和较小的均方误差,同时在低信噪比(SNR=10 dB)下也有良好的滤波效果.     

基于倒谱的非最小相位FIR系统自适应辨识

本文介绍了一种在高阶谱一维切片的基础上利用倒谱进行非最小相位FIR系统自适应辨识的算法。这一算法具有计算量小，不需要预先假定系统阶次的特点，而且能够自适应地分别辨识出非最小相位FIR系统的最小相位部分和最大相位部分的冲激响应，同时，系统阶次可以在自适应过程中确定。另外由于本算法利用观测信号的高阶级计量进行系统辨识，所以很好地抑制了高斯有色噪声对辨识结果的影响。数值仿真结果证明了本算法的有效性。     

振动条件下激光陀螺捷联惯导系统的圆锥算法研究

分析了振动条件下导弹捷联惯导系统（SINS）圆锥运动形成的原因,研究了经典圆锥运动补偿算法及其估计算法漂移的局限性。针对经典算法存在的局限性以及导弹等武器系统所处振动环境的特点,对标准圆锥补偿算法进行了优化。提出了振动条件下,在保证不影响导航计算机正常工作的前提下,圆锥运动补偿时有效利用前一周期姿态值的优化算法是有必要的。仿真和试验结果表明,在振动条件下,在进行圆锥运动补偿时应当采用标准优化圆锥运动补偿算法。     

一种改进的二阶沃尔特拉滤波器LMS算法

本文给出了一种辨识二阶活尔特拉系统的新的LMS算法，数值模拟表明，这种算法比快速卡尔曼滤波器的计算时间短，收敛速度快。     

一种改进的变步长频域批处理LMS自适应算法

从基本的经典LMS自适应算法开始,简要介绍了频域批处理LMS算法的推导、实现原理及优势,并在频域批处理LMS算法基础上提出了一种由当前时刻输入信号能量和前一时刻均方误差曲面梯度估计量联合控制的变步长改进算法,改进算法在减小计算量的同时,不仅消除了经典LMS算法收敛性能对输入信号功率敏感的缺陷,而且较好地协调了高速收敛与小稳态误差之间的矛盾.     

光电跟踪伺服系统的自适应差分进化算法辨识

为了获得准确的光电跟踪伺服系统的模型,采用自适应差分进化算法对光电跟踪伺服系统进行辨识研究,该算法根据辨识误差平方和自动调整变异、交叉因子。在输入为正弦离散数字信号下辨识系统的离散模型。为了验证算法的有效性,在频域内与扫频法辨识的一、二阶模型和系统实际输出比较研究。实验结果表明:在相同正弦离散信号条件下,辨识输出与系统实际输出基本一致,与扫频法的RMSE相比减小了20.33%,二阶模型在高频段偏离系统实际输出稍大些,一阶系统输出与系统实际输出基本一致。研究结果表明,自适应差分进化算法计算量小,方法简便,辨识准确,在光电跟踪伺服控制领域具有一定的工程应用价值。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

基于LMS算法的天线波束方向图仿真研究

最小均方（LMS）算法是一种常用的天线波束形成算法。本文首先对LMS算法的一般原理进行了研究,然后对LMS算法进行了改进,将固定步长改为变步长,最后应用Matlab对算法进行了仿真。仿真结果表明改进的LMS算法具有良好的效果,收敛速度比经典LMS算法更快,对天线性能有一定的提高。     

基于分数阶Fourier变换减小OFDM系统PAPR的研究

介绍了基于分数阶Fourier变换的OFDM系统,给出了这种系统中经过变换后的信号的表达形式,探讨了该系统在不同的调制方式下（QAM调制和QPSK调制）使用Clipping算法降低系统PAPR的情况,并使用Matlab对不同阶数的CCDF进行了仿真。仿真结果表明,QAM调制下基于分数阶Fourier变换的Clipping算法性能不如基于傅立叶变换的Clipping算法好,而在QPSK调制方式下基于分数阶Fourier变换的OFDM系统PAPR性能比基于傅立叶变换的OFDM系统性能有了显著的提高。     

水力机组模糊分数阶控制器设计

为了提高水力发电机组过渡动态性能,利用模糊控制理论设计了基于分数阶的模糊分数阶控制器,并将其应用于水轮机调速系统,利用PSO优化算法对控制器的参数进行优化.与常规PID控制器进行对比实验,实验结果表明,模糊分数阶控制比传统PID控制具有更好的动态性能,对于水轮机转速调节是一种有效的控制手段.     

光通信中卫星振动抑制的自适应复合控制

在星地光通信中为了获得较高的性能,需要捕获对准跟踪(APT)系统具有高精度,而卫星振动是影响APT精度的最主要因素。传统反馈控制对卫星振动的中高频抑制效果较差。针对这种情况,将自适应算法引入前馈控制,设计了最小均方(LMS)和递推最小二乘(RLS)两种自适应反馈复合控制算法。仿真验证了反馈控制、LMS复合控制以及RLS复合控制三种算法的性能,结果表明自适应前馈复合控制算法对中高频振动抑制效果明显,采用更快收敛速度以及更高稳态精度的自适应算法可以提高抑制效果。