外辐射源雷达利用直达天线接收的参考信号作为样本滤除目标回波中的杂波,但由于雨、云、树木或其他运动物体等的影响,回波内可能会包含非零频杂波,导致处理后杂波残余较大,影响目标检测。针对上述问题,提出了一种基于杂波识别的扩展最...外辐射源雷达利用直达天线接收的参考信号作为样本滤除目标回波中的杂波,但由于雨、云、树木或其他运动物体等的影响,回波内可能会包含非零频杂波,导致处理后杂波残余较大,影响目标检测。针对上述问题,提出了一种基于杂波识别的扩展最小均方(Least Mean Square,LMS)对消算法。首先利用模糊函数估计杂波的频率和时延分布,构建含频率信息的多个参考信号。再把多个参考信号插入LMS算法中推导了扩展LMS算法,利用扩展LMS算法可以同时对消静、动杂波。扩展LMS算法能降低对消剩余,提高目标的信噪比,仿真分析和实测数据处理验证了算法的有效性。展开更多
为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸...为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.展开更多
随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性...随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性能的制约,导致系统存在谐波检测精度与响应速度之间的矛盾,滤波效果往往受到限制。因此,采用一种基于LMS自适应滤波器的HAPF控制策略,解决了动静态性能无法兼顾的问题。最后设计了一个在输入电压为220 V、额定频率50 Hz、谐波源为三相整流器带可变负载的系统,并利用Matlab/Simulink验证该方案的正确性,研究结果表明,基于LMS自适应滤波器的HAPF控制器滤波效果良好,准确性和实时性较强,能够显著提高系统的控制性能和抗干扰能力,具有广阔的应用前景。展开更多
针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权...针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。展开更多
文摘外辐射源雷达利用直达天线接收的参考信号作为样本滤除目标回波中的杂波,但由于雨、云、树木或其他运动物体等的影响,回波内可能会包含非零频杂波,导致处理后杂波残余较大,影响目标检测。针对上述问题,提出了一种基于杂波识别的扩展最小均方(Least Mean Square,LMS)对消算法。首先利用模糊函数估计杂波的频率和时延分布,构建含频率信息的多个参考信号。再把多个参考信号插入LMS算法中推导了扩展LMS算法,利用扩展LMS算法可以同时对消静、动杂波。扩展LMS算法能降低对消剩余,提高目标的信噪比,仿真分析和实测数据处理验证了算法的有效性。
文摘为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.
文摘随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性能的制约,导致系统存在谐波检测精度与响应速度之间的矛盾,滤波效果往往受到限制。因此,采用一种基于LMS自适应滤波器的HAPF控制策略,解决了动静态性能无法兼顾的问题。最后设计了一个在输入电压为220 V、额定频率50 Hz、谐波源为三相整流器带可变负载的系统,并利用Matlab/Simulink验证该方案的正确性,研究结果表明,基于LMS自适应滤波器的HAPF控制器滤波效果良好,准确性和实时性较强,能够显著提高系统的控制性能和抗干扰能力,具有广阔的应用前景。
文摘针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。
