分形维数约束ICA-RLS的遥测振动信号降噪方法

针对噪声会对遥测振动信号时频分析产生影响的问题,提出一种分形维数约束独立分量分析ICA-递归最小均方RLS的降噪方法,首先对振动信号进行相空间重构,采用基于峭度最大化的牛顿迭代ICA算法对信号进行盲源分离;然后计算各源信号的分形维数,根据分形维数自动判别含噪源信号,对含噪源信号进行RLS自适应滤波;最后对滤波后的信号进行重构,得到降噪后的振动信号。实测信号处理结果验证了算法的有效性。

RLS算法智能天线空时联合均衡技术

建立了一种空时信号传输模型,分析对比了递归最小二乘(RLS)和最小均方误差(LMS)两种算法后,提出了一种基于RLS算法,由智能天线和时域均衡器组成的采用后馈滤波器的空时联合均衡器.仿真结果表明,在多径衰落信道下该方法能有效改善系统抗干扰能力,算法简单且易于实现.

混合噪声中非线性RLS算法的性能分析

本文给出了在混合噪声中非线性递归最小均方误差算法的性能分析 .该算法即是非线性RLS(NRLS) .对残差的饱和处理使用了广义限幅函数 .提出了改进的NRLS均方分析 .计算机数值模拟表明理论分析与模拟结果符合得很好 .根据该分析 ,可以将NRLS的收敛和均方误差表示为非线性函数的斜率和限幅水平的函数 .基于归一化的均方误差 (mse) ,引入了一个辅助变量 ,导出了时变限幅函数 ,加速了收敛并且得到了更小的均方误差 .

RLS算法的改进性能分析(英文)

讨论了递归最小均方误差算法 (RLS)的性能分析 .对该算法误差的均值及方差都进行了研究 .在平均原理基础上使用了更精确的处理方法 ,得到一种改进的性能分析方法 .新的分析方法得到的理论值更接近模拟的结果 ,优于通常方法的结果 .

海杂波背景下自适应脉冲压缩的性能与分析

针对经典脉冲压缩匹配滤波器距离旁瓣高、不利于检测邻近距离小目标的局限性,文献[2]和[3]提出了自适应脉冲压缩方法,在高斯背景下对P3取得了良好的压缩效果。但其多普勒容限性能差,且杂波环境简单。在此基础上,该文采用相位编码脉内线性调频信号,分析了海杂波背景下自适应脉冲压缩方法的性能,进行了仿真。仿真结果表明,在海杂波背景下,该方法具有距离旁瓣低、多普勒容限大、能检测多目标等优点。

一种用于射频功率放大器自适应控制的RLS算法

研究了一种用于线性化RF功率放大器的自适应预失真技术,并给出了分析和仿真结果.得出结论为:分析表明功放输出的邻信道功率(ACP)是预失真器系数的二次函数;利用了新的自适应算法即使用预测的ACP曲面以提供更快的收敛速度;仿真结果表明,3阶产物可获得20dB以上的改善,5阶产物可获得10dB以上的改善.

基于高阶统计量滤波器的离子浓度信号测量

使用选择性离子电极测量水质分析样品中的离子浓度时,由于溶液中各种离子的相互作用,使信号不可避免地混入超高斯噪声和亚高斯噪声。为了提高离子浓度信号的信噪比和测量精度,采用基于四阶累积量均方误差准则的高阶统计量自适应滤波器(HOSRLS),以抑制离子浓度信号的超高斯噪声和亚高斯噪声。仿真结果表明:较之于低阶统计量的递归最小均方误差自适应滤波器(RLS)方法,HOSRLS方法可有效地消除离子浓度信号的非高斯噪声分量,具有较高的信噪比和收敛速度。