基于家庭基站移动通信系统的自适应时钟同步算法

家庭基站是安装在室内环境,面向家庭或企业用户的低功耗基站,它和宏基站一样需要全网时钟同步.家庭基站通过宽带城域网回传业务数据,借助该IP分组交换网实现家庭基站时钟同步是一种最有效的解决方案.然而,分组交换网络时延抖动会对同步精度造成很大影响.把时延抖动看成独立分布的噪声,以递推最小二乘(RLS)自适应滤波器模型滤除噪声,从而减小时延抖动对同步精度的影响.仿真结果表明,利用递推RLS自适应滤波器能使从时钟频率快速收敛于主时钟频率,且同步精度较高.同步精度满足家庭基站网络对同步精度的要求.

基于RLS算法实现激光陀螺抖动信号剥除

为了减小陀螺输出数据的时延,以满足机械抖动激光陀螺在快速跟踪中的应用,基于递归最小二乘(RLS)自适应滤波技术实现了激光陀螺抖动信号的剥除。首先对RLS自适应对消去抖算法进行了理论分析,其次通过通用串行总线接口将A/D采集的抖动反馈信号和激光陀螺计数脉冲信号传至上位机,最后基于MATLAB编写了RLS自适应程序,实现了激光陀螺抖动信号的剥除。剥除后的陀螺信号再经过11阶的有限脉冲响应滤波器和陀螺输出直接经过31阶的滤波器剩余的脉冲数基本相当,而时间延迟却明显减小。结果表明,该算法具有较快的收敛速度且能够有效去除激光陀螺计数脉冲中的抖动成分。

石油管道盗取定位中的时延估计算法

针对低信噪比环境下时延估计精度不足导致石油管道盗取定位不准确的问题,提出了一种PRLS自适应滤波时延估计算法。该算法首先利用主成分析法良好的降噪能力对信号进行预处理,接着对预处理后的信号进行最小二乘自适应滤波来进一步提高信噪比,然后对滤波后的信号进行二次互相关时延估计,最后进行三次样条插值,能够有效提升了算法在低信噪比环境下的鲁棒性。仿真实验表明,在信噪比为低于-10dB时,所提出的算法误差不高于0.0995个采样点,定位误差不大于0.334千米,能够获得较为精确的石油管道盗取点的位置。