一种改进变步长ELMS算法及其在自适应消噪中的应用

在简单讨论LM S算法的基础上,引入了ELM S算法,分析说明了该算法能达到更小的稳态M SE.改进的变步长ELM S算法是在对有用信号的预测中采用了自适应NLM S预测估计器,步长迭代中引入遗忘因子iλ,利用其与误差信号的加权和产生新的步长参与迭代.不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,并将其用于自适应噪声对消中获得了成功.仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调.     

MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测

将约束最小输出能量（CMOE）准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址（STBC MIMO MC—CDMA）系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度．比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能．     

线性有限元误差的L~2范数估计及其应用

基于分片L~2投影的稳定性估计,证明了线性有限元误差和投影误差的等价性.进一步利用分片线性插值的误差展开式,得到了有限元L~2误差的一个误差估计子.结合提出的Hessian重构技术,构造了有限元L~2误差的一个后验误差估计子.数值算例说明了后验误差估计子的可靠性和有效性及相应自适应算法的数值表现.     

抗差Helmert空间自由设站数学模型在高速铁路轨道精调中的应用研究

高速铁路轨道精调工作是以全站仪自由设站测量轨检小车棱镜点的坐标作为前提,在此过程中,准确获取设站点的三维坐标至关重要。基于稳健抗差估计理论和方差分量估计理论提出一种解算设站点三维坐标的复合迭代高精度定权方法,推导了结合IGGⅢ权函数的Helmert空间自由设站间接平差数学模型及其线性化误差方程的严密公式。以兰渝铁路甘肃段轨道精调实测数据作为研究对象,通过计算与分析,表明所提数学模型可以合理地确定空间自由设站3类观测值的权比问题,同时能够抵抗CPⅢ点含有的数据粗差对解算结果的影响,且算法迭代次数少、效率高、收敛快,是一种更为有效实用的设站解算方法。     

利用延时相关预处理的信源数估计

为了解决信息论准则估计信源数在有色噪声背景下失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了利用延时相关预处理的信源数估计方法. 首先构造接收数据之间的延时相关矩阵,抑制噪声影响. 再将特征向量按划分规则分组,得到两类不同的特征空间,其中一类只含噪声特征矢量,另一类同时含有噪声和信号的特征矢量. 最后将延时相关矩阵投影到特征空间,通过对投影数据进行处理实现信源数估计. 仿真实验和实测结果表明了该算法的正确性和有效性.     

最优步长的线性约束共轭梯度常模盲多用户检测

克服多址干扰对CDMA系统的影响,该文研究了CDMA下行链路中的多用户检测问题,提出了一种新的盲检测算法,即最优自适应步长的线性约束共轭梯度常模算法(M-LCCGCMA). 该算法采用最优自适应步长的方法对算法进行优化,并推导出步长的解析形式.在加性高斯白噪声和多径衰落信道环境中的仿真结果表明,该算法的信干比性能和误码率性能均比现有的自适应步长常模算法要好.     

仿射投影数据重用MCMA盲均衡

针对突发信号的盲接收,提出一种快速收敛的盲均衡算法. 该算法将自适应滤波领域中的仿射投影和数据重用思想引入修正常模算法(MCMA)盲均衡器. 与传统的MCMA算法相比,大大提高了算法的收敛速率,适用于突发信号的盲均衡. 在数值模拟中,与传统的MCMA 算法在收敛速率、稳态误差等方面进行了对比分析.     

引入动量因子的双自适应自然梯度算法

为克服自然梯度算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种引入动量因子的双自适应自然梯度算法,该算法将动量因子分别引入到自然梯度算法的步长因子和分离矩阵中,并根据实时分离度自适应调整动量因子,从而在加快算法收敛速度的同时,降低稳态误差.仿真实验证明,提出的新算法的性能明显优越与固定步长和自适应步长自然梯度算法.     

基于高斯相似度分析的最大后验非线性变换HMM自适应算法

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降,为此提出了基于高斯相似度分析的最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,它可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在该算法中,首先将HMM模型中的高斯分量进行相似度分析并建立二叉树,然后根据数据自适应调整变换类数,在每一类内利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下的HMM变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于带有高斯相似度分析的MLST、MAPLR和MLLR等算法.     

改进子空间跟踪算法的直扩通信系统抗干扰

在深入研究基于特征分析的干扰抑制方法的基础上,先对特征相消器的权矢量进行简化,然后提出一种改进算法—正交稳健最小递归二乘（ORRLS）算法来实现特征相消器。ORRLS算法可以保证所得特征矢量矩阵具有正交性,还可以自适应地估计子空间维数。理论分析和仿真试验表明,ORRLS算法在强干扰的情况下,仍能稳健地收敛,更适合于直接序列扩频系统中的干扰抑制。     

变步长凸组合LMS自适应滤波算法及分析

针对现有变步长凸组合LMS(VSCLMS)算法需预先决定行为参数的问题,提出了一种新的VSCLMS算法. 该算法对变步长滤波器按步进行分析,以最大均方权值偏差准则为步长选择依据,对固定步长滤波器则采用稳态最小均方误差准则为步长选择依据. 理论分析与仿真实验表明,该算法能在噪声、时变、甚至非平稳的环境下保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速而稳定的均方特性. 与现有VSCLMS及CLMS算法相比,具有更快的收敛速度,且稳态均方性能与跟踪性能均更好.     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

VoIP回声消除中LMS改进算法的研究

为解决Vo IP中语音回声问题,给出了一种改进的变步长LMS算法.改进算法在收敛时具有较大的步长,能快速消除回声,收敛后,步长变小,以减小稳态误差,使收敛速率与稳态误差之间的矛盾得到改善.仿真结果表明,改进算法的收敛速度和回声消除效果较好.     

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器

应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得,它只需并行计算一系列标量权重.可改善各局部估计的精度和减小计算负担.推得了随机奇异系统任两个局部估计之间的滤波误差互协方差阵.仿真例子验证了其有效性.     

基于去相关NLMS算法的自适应回波抵消

在NLMS算法的基础上,从语音信号相关性的角度出发,提出了一种去相关NLMS算法(DC-NLMS).该算法收敛速度快,稳态失调小,计算量与NLMS算法相当,克服了APA算法收敛速度快但计算量大的缺陷.计算机仿真结果表明,DC-NLMS算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于NLMS算法、APA算法以及文献[7]中的算法.     

CDMA系统中基于SIR的自适应变步长闭环功率控制

提出的基于SIR的自适应变步长闭环功率控制进一步改善了控制效果,使得发射功率能够快速并准确的补偿信道衰落.使在信道变化异常剧烈的情况下,传统的固定步长闭环功率控制得到了进一步改善.     

纵向数据下部分线性单指标模型的变量选择

研究各种复杂数据之间的关系以及研究各种模型中各个有效协变量的选择方法是统计学研究领域的一项重要的工作。针对纵向数据下的部分线性单指标模型,采用对其线性部分参数与单指标部分的参数的估计与变量选择同时进行SCAD、LASSO、ALASSO惩罚的方法。并且在一定的条件下,证明了一些惩罚估计量有Oracle性质,其结果是参数估计的渐进均值、渐进协方差与参数真实值的渐进均值、渐进协方差相同。还利用随机模拟方法,研究了估计的大样本性质,说明所提出的方法对于参数的变量选择是可行的。     

罗兰C辅助北斗双星对同温层气球的定位研究

提出由罗兰C辅助北斗双星对同温层气球进行定位的方法.给出了系统的工作原理,及逐步搜索两曲线间距离最短点定位算法.用Matlab软件对该算法进行了仿真,作了实时性、定位误差分析.结果表明,该算法具有较强的实时性,定位精度对于罗兰C测量误差较为敏感,对双星测量误差相对不敏感.并指出当罗兰C测量误差与北斗双星测量误差同时增大时,定位误差反而有可能与罗兰C误差单独作用时持平甚至减少.定位精度与罗兰C台链的选择、各台之间的几何位置也有关系.该算法也适用于其他空中地面海上低动态航行体的定位.     

跨音速大气/惯性攻角两步融合算法

攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响. 针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补滤波器与神经网络的跨音速大气/惯性攻角两步融合算法,实现惯导系统和大气系统的攻角信息融合. 首先进行跨音速惯导天向回路解算,而后利用互补滤波器与神经网络对大气/惯性攻角进行互补融合与修正,使最终的融合修正攻角平稳、可靠,逼近真实攻角. 本文利用某型飞机的实际试飞数据对两步融合算法进行了验证. 结果表明,融合修正后的攻角能够基本去除跨音速飞行阶段原始大气攻角的剧烈波动,并与真实攻角吻合.     

有限元后验误差估计的有效性分析

本文利用第二类方法──局部求解法，对一般区域和正规网格上高次三角形元和矩形元，构造并分析了一种等价后验误差估计量．同时，给出了等价上、下界的计算公式和估计式．分析结果表明：上、下界强烈依赖于网格的几何特性，而与原方程解的光滑性关系较弱．