基于神经网络方法的可变分数延迟FIR滤波器设计

本文提出了设计可变分数延迟FIR滤波器的一种神经网络优化方法。首先建立一个连续Hopfield神经网络模型,通过选择网络的Lyapunov能量函数与优化目标问题的最小均方误差函数相一致的关系得到系统的最优解。仿真结果表明,在计算代价略有增加的情况下,其性能优于加权最小二乘方法。

基于级联结构Thiran滤波器的分数阶双模重复控制

针对双模重复控制器在电网频率波动时稳态误差大的问题,提出一种基于级联结构Thiran算法的无限脉冲响应滤波器(infinite impulse response filter,IIR)来逼近分数延迟环节,提高系统的稳态跟踪精度。该文采用一种由连分式推导得来的级联结构替代以往实现Thiran算法的直接结构,所设计的级联结构Thiran算法用于IIR滤波器中能在线调整滤波器参数,且相较于以往的直接结构,级联结构每个“积木块”的功能仅用两个乘法器就可实现,简化了参数设计,便于应用推广。基于分数阶双模重复控制器,并采用比例-双模重复控制复合的电流控制策略,控制逆变器输出高质量的并网电流。最后,通过仿真与实验结果验证所提策略的准确性及有效性。

分数阶Kalman滤波算法回溯长度选择方法研究

提出了一种分数阶Kalman滤波算法的回溯长度选择方法。与整数阶Kalman滤波算法相比,分数阶Kalman滤波算法的精度较高,但算法的实时性较差。研究发现,在分数阶Kalman滤波算法中,影响其精度和实时性的一个重要因素是算法的回溯长度。针对这一问题,基于分数阶Kalman滤波的基本原理,研究了回溯长度对算法的估计精度及算法实时性的影响,提出了可变回溯长度的分数阶Kalman滤波算法,在保证较高精度的前提下,有效地提高了算法的实时性。仿真实验结果证明,当精度要求较高时,在相同估计精度的情况下,采用可变的回溯长度能显著提高算法的实时性。

VFD滤波器的导航信道模拟器动态时延模拟方法

针对卫星导航信道模拟器信号仿真中,传统伪距多普勒模拟方法瞬时控制精度差、滤波器资源占用较大的不足,提出了基于拉格朗日插值延迟滤波器及Farrow结构实现的伪距多普勒模拟方法。在分析信道模拟器系统架构的基础上,建立了多普勒模拟方法的模型,包括延时计算模块和可变延迟滤波器两部分。与多速率采样数字延迟滤波器方法比较,该方法滤波器系数个数约为后者的0.2%,并且改变时延特性时,仅需更新1个参数。信道模拟器实测数据结果表明使用该方法伪码多普勒模拟精度可以达到0.1mHz。

基于遗传算法的FIR可变分数延迟滤波器设计

分数延迟滤波器广泛用于语音处理,回声消除,多速率信号处理等方面。文中设计的FIR可变分数延迟滤波器用于解决全数字接收机的时钟同步问题。首先用传统的加权最小平方误差方法设计出滤波器参数,然后通过遗传算法对参数进行优化并通过matlab仿真验证算法的有效性,仿真结果表明所设计的滤波器有很好的幅度特性和相位延迟特性。

GNSS信号捕获中的伪码多普勒补偿技术

针对全球导航卫星系统(GNSS)信号捕获中存在伪码多普勒,提出一种基于时延控制的伪码多普勒补偿方法,通过数字延迟滤波器补偿由于伪码多普勒引入的本地码和接收信号的相位不匹配。给出包括码多普勒补偿在内的新的GNSS信号捕获结构,并对全球定位系统(GPS)C/A码信号进行仿真验证。研究结果表明:延迟滤波器阶数越大,码多普勒的补偿效果越好;在采样率为5 MHz时,采用三阶Farrow结构的分数阶延迟滤波器捕获损耗降低至0.2 d B。

基于时延控制的伪码多普勒补偿算法

针对高动态或者弱信号条件下,伪码多普勒对卫星导航系统信号捕获的影响将会凸显,导致捕获性能明显降低的问题,提出了一种基于时延控制的码多普勒补偿方法,利用数字延迟滤波器来补偿码多普勒引入的本地码和接收信号的相位不匹配。同时,给出了包括码多普勒补偿在内的新的卫星导航系统信号捕获结构。仿真结果表明:新方法能够很好地进行码多普勒补偿,采用三阶Farrow结构的分数延迟滤波器就可以使捕获损耗降低到0.3 dB以下。