3型FIR滤波器优化设计研究

详细研究了3型FIR线性相位滤波器的幅频响应与正弦基函数神经网络算法之间的关系,提出并证明了该模型算法的收敛性定理,给出了3型FIR带通滤波器、海尔伯特变换器和微分器的优化设计实例。研究结果表明提出的算法避免了求高价逆矩阵的困难,有效解决了3型FIR高价数字滤波器优化设计的瓶颈问题。计算机仿真结果表明了正弦基函数神经网络算法在3型FIR高价数字滤波器优化设计领域中的有效性。     

FIR带阻滤波器优化设计研究

详细讨论了神经网络在FIR线性相位带阻滤波器中的应用.用神经网络方法设计的线性相位带阻滤波器,其幅频响应在通带与阻带范围均无过冲与波动现象,衰减特性好,在100dB以上.给出了FIR线性相位带阻滤波器的设计实例,计算结果表明,该算法在FIR线性相位滤波器设计中非常有效,具有优异性能.     

基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。     

Optimal design study of high order FIR digital filters based on neural network algorithm

An optimal design approach of high order FIR digital filter is developed based on the algorithm of neural networks with cosine basis function . The main idea is to minimize the sum of the square errors between the amplitude response of the desired FIR filter and that of the designed by training the weights of neural networks, then obtains the impulse response of FIR digital filter . The convergence theorem of the neural networks algorithm is presented and proved, and the optimal design method is introduced by designing four kinds of FIR digital filters , i.e., low-pass, high-pass, bandpass , and band-stop FIR digital filter. The results of the amplitude responses show that attenuation in stop-bands is more than 60 dB with no ripple and pulse existing in pass-bands, and cutoff frequency of passband and stop-band is easily controlled precisely .The presented optimal design approach of high order FIR digital filter is significantly effective.     

一种带预处理的离散系数滤波器设计方法

提出了一种带预处理的离散系数滤波器设计方法。该方法基于离散系数滤波器设计问题的{-1,1}二次规划模型,利用{-1,1}二次规划的全局最优性条件,提出了一种最优解元素的判断准则,得到了一个规模较小的离散系数滤波器设计问题。结合随机扰动方法,得到了求解离散系数滤波器设计问题的一种带预处理的随机扰动算法。与随机扰动方法相比,带预处理的随机扰动方法得到的次优解的性能更好,需要的时间也大大减少。     

基于波束优化设计的宽带相干信号子空间算法

提高波束域宽带相干信号子空间算法(BCSSM)在低信噪比下的估计性能,并降低其运算量,是BC-SSM在实际系统中得到应用的关键。借助于优化方法,设计具有低旁瓣和恒定束宽特征的时域宽带波束形成器来实现预形成宽带波束,在保证宽带信号无失真接收的同时,能够有效抑制干扰,从而提高了BCSSM在低信噪比下的估计性能。宽带波束形成器采用数字延迟线和FIR滤波器相结合的结构,减少了设计所需FIR滤波器的阶数,显著降低了算法的运算量。设计实例和仿真结果证明了所提方法的有效性。     

直接型数字滤波器的设计

本文讨论了直接型数字滤波器（ＦＩＲ和ＩＲ数字滤波器）的设计方法，并利用提出的两种算法解决了设计中存在的一些数学问题，进而详细地给出了直接型低通、高通、带通和带阻滤波器的设计公式。     

Design of twodimensional digital filters using neural networks

1.INTRODUCTION Two dimensional(2D)digitalfilteringisoneofthe mostfundamentalandmostimportantprocessing techniquesindigitalimageprocessingandother2D digitalsignalprocessingfields.Comparedwiththe designofone dimensional(1D)digitalfilters,2D digitalfiltersusuallymustbedesignedtosatisfyboth thedesiredmagnitudeandphaseresponsesespecially forimageprocessingapplicationsbecausehumanvi sionsystemismuchmoresensitivethanhumanaudi torysystemtowaveformdistortioncausedbythe phaseresponseoftheapplied2D…     

基于时域自适应FIR滤波的空时处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如果仅仅选用一个多普勒通道的输出数据进行空域滤波时,虽然对旁瓣杂波的抑制接近最优,但是对主瓣杂波抑制性能较差。针对以上问题,提出了基于时域自适应有限长单位冲激响应(finite impulse response, FIR)滤波的空时处理方法。该方法先设计一组自适应FIR滤波器,利用这组自适应FIR滤波器对雷达回波数据进行时域FIR滤波,然后分别对同一多普勒通道的输出数据进行空域自适应处理。仿真结果表明,该方法的杂波抑制性能优于1DT方法,而且该方法在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下,杂波抑制性能损失不大。     

基于多相滤波的高精度延时设计及实现

雷达测距测速应用中的精确性取决于时间上的高分辨率, 而传统基于有限长单位冲激响应(finite impulse response, FIR)滤波的高精度延时设计所需的滤波阶数过高, 滤波处理较慢且复杂。为了加快滤波速度和节省硬件资源, 将数字内插与多相滤波技术结合, 提出了一种基于多相滤波的高精度延时设计方案。根据延时精度对FIR滤波系数向量重新排序, 依据延时量大小选择多相子滤波器对采样序列进行滤波处理, 实现小于整数倍采样间隔的高精度延时, 具有滤波速度快、节省硬件资源的特点。仿真分析延时信号的相位, 表明了所提多相滤波方案可实现高精度延时。借助现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)平台, 时钟频率为245.76 MHz时, 实测的延时精度可低至0.509 ns。     

基于鲁棒滤波的组合导航系统动基座对准

基于采用旋转组件的SINS/GPS组合导航系统,讨论了系统中的旋转组件转速误差和GPS信号延迟带来的时间不同步问题,针对这些扰动造成的系统模型误差,提出将基于极小极大准则的H∞滤波用于组合导航系统的动基座对准。通过对载体在不同运动方式下的动基座对准仿真,对Kalman滤波和H∞滤波的性能进行比较,证明H∞滤波算法具有对准时间快,精度高,抗干扰能力强的特点。     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

在复杂大气条件下的飞机自动着陆控制器设计与仿真

对飞机整个自动着陆过程的控制进行了设计,主要采用逆系统方法设计控制律,并用神经网络对控制律进行了鲁棒补偿,神经网络的学习规则为带有死区的关于神经网络灵敏度的线性函数。对于在自动着陆过程中可能遇到的紊流和风切变等几种典型大气情况进行了分析,并将所设计的着陆控制律在上述复杂大气条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的自动着陆系统对复杂大气条件具有鲁棒性,着陆过程中实际飞行高度与期望飞行高度的误差在合理的范围之内。     

Robust adaptive neural network control with supervisory controller

The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

FIR滤波器约束Minimax设计算法

考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minimax设计问题 ,得到了最优滤波器应满足的一个充分必要条件。根据该条件 ,并应用参数估计中的正交投影算法以及数值逼近理论中的Remez多重交换算法 ,提出了FIR滤波器约束Minimax设计的OPRemez算法。设计实例表明设计算法是十分有效的 ,并具有很好的数值特性 ,可设计阶数很大的最优约束FIR滤波器     

高速并行FIR滤波器的FPGA实现

提出了一种基于多相滤波器的并行有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)滤波器结构,可以有效提高滤波器运算的吞吐率,与传统的串行滤波器结构比,并行滤波器运算速度可以提高L倍,其中L为并行的路数,并且运算延迟小.首先从理论上分析了基于多相滤波器的并行滤波原理,并以八路并行为例,对FIR滤波运算做了浮点仿真验证.然后用经典符号数表示以及优化定点滤波器系数,并针对滤波器系数设计了流水线结构.最后在Altera的Stratix II系列芯片上实现了定点并行滤波器.可编程逻辑阵列(field programmable gatearray,FPGA)编译以及下载测试结果表明,该滤波器仅占用少量的资源,其等效吞吐率可以达到2 GHz.     

线性不确定随机系统时滞相关的H∞滤波

研究了一类带有时变状态时滞和参数不确定性的连续时间线性随机系统的鲁棒H_∞滤波问题。目的是设计一个线性滤波器使滤波误差动态系统是指数均方稳定的,并满足给定的H_∞性能指标。应用描述符系统模型转换,建立了新的Lyapunov-Krasovskii 函数。通过引入自由加权矩阵,消除了Lyapunov矩阵和系统矩阵的乘积项,从而无需在滤波器设计过程中对Lyapunov矩阵作任何约束,这在很大程度上降低了滤波器设计的保守性。基于LMI方法,针对精确已知随机系统和带有结构不确定性的随机系统,分别提出了时滞相关的鲁棒H_∞滤波器存在的充分性条件。仿真结果表明所提出的设计方法是有效的。     

平坦瑞利环境下多用户检测的复神经网络方法

根据平坦瑞利环境下码分多址 (CDMA)系统的复信道衰减特点 ,提出了一种多用户检测的复神经网络方法 ,从理论上证明了该算法的稳定性。理论分析和计算机仿真表明 :该算法具有较强的鲁棒性 ;能有效地抑制噪声干扰 ,克服远近效应 ;对复信道相位和相关矩阵具有一定的自适应能力 ;在平坦瑞利环境衰减下具有较好的误码特性。     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。     

Zero phase error control based on neural compensation for flight simulator servo system

1. INTRODUCTION In high precision tracking applications of mechanical systems, feedforward controllers are often used to enhance tracking performance, and they are generally prefilter for the desired trajectory to compensate for the dynamic lag of the closed loop and to extend the tracking bandwidth. Because of the rapid growth of computer technology, digital motion control system has become more and more popular, and feedforward controller design in discrete time domain attracts much atte…