基于神经网络与RLS算法的短波信道均衡研究

针对短波信道中信号传输产生的码间串扰问题,文中结合人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)与递归最小二乘法(Recursive Least Square,RLS)算法,实现改进的RLS-ANN短波信道均衡算法。通过有监督与无监督分段均衡处理,实时校准经由短波信道传播之后产生的信号幅度和相位失真。对实测的高频数据链(High Frequency Data Link,HFDL)短波信号进行均衡处理,结果表明RLS-ANN算法相比传统的最小均方算法(Least Mean Square,LMS)和RLS算法在星座图收敛速度、平均误差及误码率等方面效果更优,该算法通过降低误码率,可有效改善信号经由短波信道传输的通信质量。

基于VDFE-RLS的单波长200 Gbit/s光接入系统(特邀)

【目的】高速无源光接入网络中存在光纤色散、非线性损伤和带宽限制等问题,导致传统强度调制和直接检测技术的功率预算损失较高,难以满足高速无源光接入网络的要求。【方法】为了更好地提升强度调制和直接检测光接入系统的速率和性能,文章在Volterra判决反馈均衡器(VDFE)的基础上,研究了基于递推最小二乘估计(RLS)算法的VDFE-RLS信道均衡方法。该均衡器采用RLS算法对其中的抽头系数进行更新。该均衡器包含了一、二、三阶Volterra级数,其中一阶Volterra级数对线性损伤进行补偿,二阶和三阶Volterra级数能够对非线性损伤进行补偿。文章将该均衡器应用于经过20 km传输后的单波长为200 Gbit/s的O波段强度调制和直接检测技术的下行光接入系统中。【结果】实验结果表明,RLS算法相比传统的最小均方(LMS)算法在均衡器中表现出来的性能更好。此外,VDFE-RLS可以实现>29 dB的功率预算。VDFE-RLS相比于传统的基于Volterra的前馈均衡器(VFFE),当VDFE-RLS和VFFE-RLS均衡器长度相同时,可以实现2.2 dB功率预算的提升。当VDFE-RLS的均衡器长度为VFFE-RLS的一半时,前者相比后者仍可以提升0.5 dB的功率预算。【结论】文章所述系统相比其他传统系统在能够缩短均衡器长度的同时,能提高系统的功率预算,还能最终恢复出准确度较高的信号。

基于RLS和EKF算法的锂离子动力电池荷电状态估计

电池荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理系统的关键参数之一,影响着整车性能与安全。文章以一阶Thevenin等效电路作为电池模型,采用递推最小二乘法(RLS)对电池进行参数辨识,再运用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算电池的SOC。将估算结果与试验测量结果进行对比,结果显示,RLS-EKF的联合算法可有效估计电池的SOC值,估算误差值基本保持在2%以内。

基于PPO的自适应PID控制算法研究

采用MATLAB物理引擎联合Python搭建了一个六轴机械臂,并模拟带有扰动的复杂控制环境,为机械臂训练提供现实中无法提供的试错环境。使用强化学习中近端优化算法(proximal policy optimization,PPO)算法对传统PID控制算法进行改进,引入多智能体思想,根据PID三个参数对控制系统的不同影响及六轴机械臂的特性,将三个参数分别作为不同的智能个体进行训练,实现多智能体自适应调整参数的新型多智能体自适应PID算法。仿真结果表明:该算法的训练收敛性优于MA-DDPG与MA-SAC算法,与传统PID算法的控制效果相比,在遇到扰动及振荡的情况下,能够更有效地抑制振荡,并具有更低的超调量和调整时间,控制过程更为平缓,有效提高了机械臂的控制精度,证明了该算法的鲁棒性及有效性。

采用RLS算法的功率倒置阵列的性能

为解决功率倒置阵列采用LMS算法时收敛速度和稳态失调误差不能兼顾的缺点,提出了采用RLS算法实现功率倒置阵列的方法。仿真结果表明,功率倒置阵列采用RLS算法和LMS算法都能达到较好的抗干扰效果。和LMS算法相比,RLS算法同时具有收敛速度快和稳态失调误差小的优点,代价是计算量增大。

基于改进RLS算法的谐波电流检测方法

在考虑有源电力滤波器(APF)的低信噪比特性的基础上,提出了一种基于自适应对消技术的改进型RLS检测谐波算法,采用二级滤波来彻底滤除间谐波,并通过权值梯度误差的变化来更新自适应过程。追踪一级滤波器权值W(n)的变化,调节RLS算法中的P(n)参数,以达到快速收敛的目的。利用Matlab软件建立仿真模型,进而在DSP芯片TMS320F240上实现该算法,验证了改进算法既能够检测间谐波又克服了传统RLS算法突变响应过慢的缺点。

基于修正遗忘因子RLS算法的谐波电流检测新方法

为提高电能质量,需对电网谐波进行补偿与抑制,其效果取决于谐波检测的精度和动态响应特性。本文考虑到有源滤波器(APF)的低信噪比特性,提出了一种基于自适应对消技术的修正遗忘因子RLS谐波电流检测算法,该算法从研究权值收敛方式出发,通过设置阈值来判断突变,使得检测过程既有较快的动态响应又有较高的检测精度。最后通过Matlab仿真分析和DSP实验,验证了本文的修正算法既克服了LMS算法初始收敛慢、精确度低,又克服了传统RLS算法的动态响应过慢的不足,证实了该方法是一种非常有效的谐波电流检测方法。

基于Volterra级数的全解耦RLS自适应辨识算法

针对非线性系统辨识问题,提出了一种基于Volterra级数模型的非线性系统的全解耦RLS自适应辨识算法。按照Volterra伪线性组合结构,采用RLS自适应辨识和约束优化理论,导出了具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种基于Volterra级数模型的全解耦的RLS自适应辨识算法。该算法与部分解耦的RLS自适应算法相比,显著提高了辨识过程的收敛速度和精度。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法

在机械臂路径规划算法的训练过程中,由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏,机械臂路径规划训练效率低,面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率,并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度(DDPG)算法分别规划10条路径,所提算法和DDPG算法规划的路径与参考路径的平均距离分别是0.8 cm和1.9 cm。实验结果表明,路径模仿机制能提高训练效率,所提算法比DDPG算法能更好地探索环境,使得规划路径更加合理。

基于RLS算法的时变谐波检测

以自适应线性组合器为时变谐波检测器的模型,根据逆归最小=乘(RLS)自适应滤波算法较好的跟踪性能,使之应用于时变谐波的跟踪检测。仿真表明该方法比以往的基于最小均方(LMS)自适应滤波算法的谐波幅值和相位参数的测定具有更好的跟踪效果。

一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波器解耦问题,提出了一种全解耦的RIS自适应Volterra滤波器.按照Volterra滤波器的伪线性组合结构,采用RIS滤波原理和约束优化理论,导出了满足最小累计平方误差指标的具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器,给出了滤波器权向量自适应修正的一套公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.

用于自适应天线的稳健的RLS算法

抗干扰通信是电子战的重要组成部分 ,自适应天线不仅具有很强的抗干扰能力而且可以与其它通信抗干扰技术相兼容 .自适应算法是自适应天线的核心 .本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计 (RE)”应用于RLS算法中 ,得到稳健的RLS算法 (RRLS) ,理论分析与计算机模拟结果都证明了RRLS算法基本保持了RLS算法的优点 ,同时在抗突出值干扰方面 ,优于RLS算法 ,提高了RLS算法的稳健性 .

基于改进RLS算法的短路电流相控开断控制系统设计

为了快速准确地辨识出短路电流参数并预测可用过零点及判断故障类型,设计了三相短路电流相控开断控制系统。以现场可编程门阵列EP4CE15F17C8N为控制核心,结合AD采样、总线传输等外围电路,设计完成了控制系统的硬件电路。基于相控开断的原理和改进RLS算法,进行了故障初始时刻检测和短路电流的波形恢复,完成了控制系统的软件设计。通过继电保护测试仪搭建实验电路对控制系统相控开断的准确性和稳定性进行了测试。测试结果表明,控制系统能够在故障发生3 ms内准确判断故障发生,短路电流过零开断误差的3σ范围在[-0.240 2,0.416 2]ms以内,满足短路电流相控开断对控制系统速度和准确性的要求。

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·

基于可变遗忘因子RLS算法的谐波电流检测方法

为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归最小二乘法(RLS)的谐波电流检测算法。该算法通过设定负载谐波电流动态过程发生的判别条件判断动态过程的发生,并动态地给出遗忘因子的取值,从而提高算法收敛速度。算法不但克服了的p-q和ip-iq法中低通滤波环节对动态响应特性的不利影响,而且化解了传统的RLS谐波电流检测算法中稳态与动态过程对遗忘因子不同的要求所产生的矛盾。最后,通过Simulink仿真分析和APF样机实验验证了本文所提的改进算法比传统的RLS谐波电流检测算法具有更快的动态响应特性,是一种非常有效的谐波电流检测方法。

基于RLS算法的自适应逆控制系统的研究

提出了一种基于RLS算法的自适应逆控制系统,并对最小相位对象和非最小相位对象分别用此系统建模,进行仿真研究.仿真结果表明,基于RLS算法的自适应逆控制系统的收敛速度快,抗干扰性能好,而且得到的稳态误差较小.

基于RLS算法的自适应噪声抵消系统研究

介绍了一种基于RLS算法的自适应噪声对消系统,说明了噪声对消系统的原理以及RLS算法的步骤与流程。通过实例仿真,得到了基于RLS算法的自适应噪声抵消系统仿真图。分析仿真结果得出,在单频干扰与宽带噪声干扰两种情况下,RLS自适应滤波器都能很好地消除干扰得到有用信号。证实了在通信语音信号处理中,用基于RLS算法的自适应噪声对消系统可以消除语音噪声,提高语音通信的信号质量。

基于总变分规整化的湍流退化图像复原RL算法

根据RL(Richardson-Lucy)不需要点扩散函数尺寸先验信息的优点和湍流退化模式的特点,将RL图像复原算法应用到气动光学效应退化图像的复原中.针对RL算法极易引起噪声放大和过度平滑的缺点,提出了基于总变分最小化的RL图像盲复原算法.仿真结果表明,该算法在噪声抑制和细节保存方面都优于非规整化的RL算法.