摘要：对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60％～85％．而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10％以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强．在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

摘要：基于自适应滤波的自适应均衡技术在通信、雷达中已得到大量应用,这里对基于自适应均衡的宽带多信道校准算法进行了研究,利用自适应滤波原理综合出一个数字滤波器,对各信道的增益失配与相移失配进行精确的通道均衡补偿,该方法解决了电子战多通道接收机之间的信道校准问题。其中给出了仿真结果,验证了算法的有效性,并且采用FPGA或DSP实现数字滤波器是一项成熟的技术,所以通过设计特定的数字滤波器来实现宽带多信道的校准在工程上是可实现的。

摘要：在飞机液压系统运行过程中,由于液压管道摩阻,周围介质扩散等影响,使得测得的压力与流量信号带有很大的噪声,当噪声频带很宽时,传统的自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显。为此,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征,即先对信号进行小波多尺度分解,然后对分解后的各尺度信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。利用该方法对飞机液压系统运行试验上采集的压力信号进行降噪处理。结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法更能有效地消除信号中的噪声。

摘要：将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性。仿真结果表明新算法是有效的和优越的。

摘要：提出了基于自适应滤波的天文/惯性/北斗组合导航算法。分析了卫星几何构型对北斗导航系统定位精度的影响,提出了基于卫星可见星数目及卫星几何构型的自适应滤波方案;针对卫星拒止情形,设计了天文辅助的惯性/北斗紧组合导航方案;基于树莓派3B,构建了组合导航系统样机,通过动态试验进行测试分析。结果表明,提出的自适应滤波算法整体性能优于单独采用北斗导航系统及非自适应滤波算法性能,导航结果验证了组合导航系统样机硬件平台及导航算法的正确性及工程实用性。

摘要：典型下垂控制下的储能逆变器在受扰时存在频率变化率过大问题,采用低通滤波器的下垂控制则存在振荡问题。为此,提出一种基于自适应滤波时间常数的储能逆变器下垂控制策略。首先推导建立了包含滤波器的下垂控制储能逆变器输出频率小信号模型,然后采用根轨迹法分析了滤波器时间常数对其稳定性的影响,进一步提出一种自适用滤波时间常数下垂控制策略,并给出了参数设计准则。最后,通过MATLAB/Simulink仿真对所提策略进行了验证。结果表明,所提方法可有效减小频率变化率并抑制振荡,从而降低分布式电源脱机的风险。

摘要：在地下浅层爆炸震动信号滤波过程中,D-LMS步长固定,对时变信号处理不灵活,易引发梯度噪声放大现象,且其需要依赖有效信号或噪声的先验信息作为期望信号,在地下浅层震动测试中这些信号通常未知。针对上述问题,围绕地下浅层爆炸震动探测的需求,对自适应滤波算法进行了研究,结合归一化原理提出了改进D-LMS滤波算法,并将其与传统算法在收敛速度、滤波精度方面进行了仿真对比,结果表明此改进算法在震动测试自适应去噪中相比D-LMS算法滤波精度提高约2.3 dB,收敛速度提高约一倍。并将其部署于ZYNQ PL端,设计了延迟模块、步长模块、系数更新模块、滤波模块和误差计算模块,并封装成IP核,嵌入采集系统进行地下浅层震动外场试验,实验表明对实际震动信号,滤波后信号明显优于未滤波信号,证明了自适应滤波模块的有效性,实现了震动信号的实时片上自适应去噪,为地下浅层震动场重建提供了重要支撑。

摘要：叠加在目标回波上的云雾后向散射信号是影响空空导弹周视激光引信测距精度的重要因素。针对目前抗云雾干扰方法适应性差、处理时效低等问题,提出一种基于可暂停样条自适应滤波的最小均方(Pauseable Spline Adaptive Filter-Least Mean Square,PSAF-LMS)算法,并设计了算法在现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)与ARM的联合实现方案。PSAF-LMS算法可有效减少滤波器的稳态误差,并提高激光引信的时刻鉴别精度和抗干扰能力。此外,利用不同信噪比的目标回波信号进行仿真,并开展了云雾环境滤波效果模拟验证试验。研究结果表明:所提算法能够在34.85μs内有效滤除后向散射,并保留目标波峰原始变化趋势,滤波前后信噪比平均可提高25.15 dB以上。

摘要：为了进一步提高全球卫星导航系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在城市遮挡与多路径环境下的定位精度,提出一种基于自适应滤波的GNSS/INS组合导航定位提升方案:结合改进的自适应滤波算法,对多路径及遮挡物环境下的信号干扰问题进行研究,以提高GNSS/INS组合导航定位的精度;然后通过改进自适应抗差滤波、新息异常判断及更合理地构建抗差因子,实现整合改进自适应滤波算法的GNSS/INS组合导航定位系统构建;最后在构建GNSS/INS组合导航定位整体系统框架的基础上,对系统关键技术包括改进的双窗口自适应滤波及新息占比的判断进行阐述。实验结果表明,通过对姿态角精度的提升效果及N、E、U三向位置误差减少情况2个方面进行对比,提出的方案对GNSS/INS组合导航定位的定位精度提升效果明显,运行更加可靠稳定。

摘要：为了研究自适应滤波在噪声消除,干扰抑制以及雷达信号处理中的广泛应用,对滤波器各影响因素进行了分析,提出了各参数的设计规则。以自适应滤波理论为基础,将信号划分成不同的子带通过原型分析综合滤波器组,将处理后的各路信号叠加可恢复原信号。选择合理的参数设置滤波器可以使系统的综合性能最优,同时可以将信号在传输过程中造成的损失减小到最低。通过大量仿真验证了该参数选取规则的准确性和有效性。