基于速度约束与模糊自适应滤波的车载组合导航

针对车载组合导航系统中卫星信号易受遮挡而引起导航精度降低问题,提出采用车辆速度约束条件辅助的组合导航方案。利用车辆正常行驶过程中侧向和天向速度为零作为虚拟观测信息,推导得到卫星信号失效时组合导航滤波量测方程;考虑到Kalman滤波过程中量测噪声协方差矩阵难以获取,推导给出一种新的自适应Kalman滤波（ADKF）算法,该算法计算新息序列实际协方差与理论协方差比值后,利用模糊推理系统（FIS）自适应调节量测噪声协方差矩阵大小;通过光纤捷联惯性导航系统（SINS）进行了验证试验。结果表明：卫星信号失效时,虚拟速度组合能够提高SINS定位精度,其纬度最大误差由41.33 m减小为8.61 m,且采用FIS-ADKF组合导航算法时3个方向 位置精度相比标准Kalman滤波算法提高了60%以上,验证了所提出算法的有效性。     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.