一种稳定的总体最小二乘自适应滤波算法

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法.该算法以系统的增广权向量的瑞利商与增广权向量最后元素的约束项的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并通过对算法稳定性的分析确定了算法中学习因子的取值范围.所提出的算法稳定,计算复杂度低,既没有平方根运算,也不需要标准化处理.仿真实验表明,该算法的收敛性能、鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于同类其他总体最小二乘算法.     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

矩阵型自适应复数滤波器算法研究及核心单元FPGA设计

文中基于最小均方误差准则,推导出一种不涉及除法修改一阶复数滤波器权值的迭代算法,并以此为滤波单元,构造出有效抑制多个强单频干扰的矩阵型高阶复数滤波器,仿真表明,该复数滤波器能够自适应跟踪,并在权值迭代算法收敛后有效滤除扩频信号中的多个单频干扰.文中针对自适应滤波器硬件设计的重点部分给出了详细设计.     

α稳定噪声下最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计

为解决脉冲噪声下最小均方误差自适应时间延迟估计算法估计性能的退化问题,以对称α稳定分布模型描述脉冲噪声,提出最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计算法.该算法通过对误差信号求取Sigmoid变换,抑制了较大误差对估计结果的影响.以最小均方Sigmoid误差代替最小均方误差作为优化准则,迭代模拟信道延迟效应的滤波器权系数,其收敛时峰值的位置就是所要估计的时间延迟.仿真结果验证了该算法在高斯和非高斯对称α稳定分布噪声条件下的优良估计性能,说明最小均方Sigmoid误差是一种韧性的最优准则.     

变换域自适应滤波技术在扩频通信抗窄带干扰中的应用

在众多变换域抗窄带干扰的信号处理技术中,自适应滤波具有对干扰频率不敏感的优点,且其权值调整是基于对系统参数的优化.但由于必须通过迭代收敛达到稳态解,自适应滤波算法不能锁定快变干扰.文中利用正交加速算法来提高最小均方误差(LMS)算法的收敛速度,推导出了使用变换域自正交加速算法时系统误码率的解析表达式.仿真结果表明,采用自正交化可以大幅度提高自适应算法的收敛速度,从而为基于变换域自适应滤波技术的接收机走向实用提供了理论基础.     

一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.     

自适应噪声消除算法的性能比较与仿真

在信号处理中,噪声往往是非平稳和随时间变化的,传统方法很难解决噪声背景中的信号提取问题.通过对自适应噪声消除原理的研究,介绍了基于参考信号和基于预测原理的两种自适应噪声消除(ANC,Adaptive Noise Cancellation)方法,分析对比了基于最小均方(S,Least Mean Squares)、递推最小二乘(RLS,Recursive Least Squares)和平方根自适应滤波(QR_RLS,recursive least squares based on QR decomposition)三种噪声消除算法的性能.仿真结果表明:这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号,显示出了良好的收敛性能.相比之下,RLS算法和QR_RLS算法呈现出更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力.     

结构混凝土超声波层析成像的反演算法研究

针对混凝土超声波层析成像结果不唯一和稳定性差的问题,首先依据超声波在混凝土中的传播特点,在反演算法中引入物理意义明确的自然权矩阵,对走时较小的射线和射线较密的成像单元加以重权.然后通过混凝土速度反演的数值模拟和模型试验,对反演算法进行了比较研究.结果表明,相对于最小二乘法和阻尼最小二乘法,基于自然权的加权阻尼最小二乘算法,由于利用了正确的先验信息,不但使反演过程收敛,而且具有数值稳定、抗噪能力强的优点,其成像结果能真实有效地反映对象内部缺陷,因此更适用于混凝土的超声波速度反演.     

变换域自适应滤波技术在扩频通信抗窄带干扰中的应用

在众多变换域抗窄带干扰的信号处理技术中,自适应滤波具有对干扰频率不敏感的优点,且其权值调整是基于对系统参数的优化。全由于必须通过迭代收敛达到稳态解,自适应滤波算法不能锁定快变干扰。文中利用正交加速算法提高最小均方误差（ＭＬＳ）算法的收敛速度,推导出了使用变换域自交加速算法时系统误码率的解析表达式。仿真结果表明,采用自正交化可以大幅度提高自适应算法的收敛速度,从而为基于变换域自适应滤波技术的接收机走     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

一种时域变步长BLMS自适应算法

在块最小均方LMS自适应滤波算法(BLMS)的基础上,提出了一种新的变步长的BLMS算法,该算法中的步长随着块平均误差增加或减小而相应地变大或变小,并引入补偿因子,使得自适应滤波器在调节权值的过程中块均方误差在接近零处具有缓慢变化的特性。理论分析和实验仿真表明,该新算法具有比BLMS算法较快的收敛速度,较小的稳态误差,有较好的抑制噪音的能力,有利于实时数字信号处理。     

新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的多模算法

为了提高多模信号的均衡效果,提出一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模算法(nm DNAGAFS-DNA-FWMMA)。该算法利用新型变异DNA遗传人工鱼群算法收敛速度快和全局搜索能力强的优点,通过DNA约束模型和代价函数来寻找最优DNA序列,将该序列解码后作为频域加权多模算法(FWMMA)初始最优权向量,以提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,nm DNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。     

一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.     

一种新的混合噪音滤波器加速算法

混合噪音滤波器MNF是目前滤波效果最好的算法之一,然而,由于它采用非局部算法思想,所以存在较大的计算负担,针对该不足,提出一种基于均值和方差相似性的加速算法(FMNF).该算法之关键思想是对邻域像素预分类,把两像素的均值比和方差比均在给定阈值范围内(接近于1)的邻域像素分为一类,视为相似像素,相似的像素参与滤波计算,不...     

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方（least mean square,LMS）算法在时变信道的最小稳态均方偏差（mean square deviation,MSD）由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方（multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS）算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。     

Improved Fx-VSSLMS algorithm for active vibration control of smart cantilever beam

Filtered-x least mean square(Fx-LMS) algorithm is popular in many adaptive processes. As its contradiction between convergence speed and stead-state error, the improvements of Fx-LMS algorithm with variable step size(VSS) have been developed. To strengthen the robustness of variable step size least mean square(VSSLMS) algorithms to noise disturbance in active vibration control(AVC) application, nine VSSLMS algorithms are introduced in detail. Then an improved VSSLMS algorithm is proposed for better performance. At last, the performance of these VSSLMS algorithms are compared in AVC experimental system with different noise level. The experimental results verifies the effectiveness and robustness of the proposed VSSLMS algorithm in AVC application.     

自适应非线性FIR主动噪声控制

针对非线性主动噪声控制系统的非高斯噪声问题,利用Hammerstein/Wiener模型思想简化Volterra滤波器,提出基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制器.给出基于二阶Renyi误差熵和均方误差加权和的广义滤波-X梯度下降算法,实现自适应非线性主动噪声控制,并分析了控制算法的收敛性.该方法综合了信息熵和均方误差对误差信息的优势,结构简单且学习参数少.仿真结果表明了该方法的有效性.     

同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究

针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法.