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基于rls自适应滤波算法的广义互相关时延估计方法研究

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组合机床与自动化加工技术 2020年第6期 27-31,36页

作者：王宝仁曹明瑞山东科技大学机械电子工程学院山东青岛266590

为了提高低信噪比环境下信号传输时间延迟的估计性能,将rls自适应滤波算法与广义互相关时延估计算法相结合,提出了一种基于rls自适应滤波的广义互相关时延估计(rls-GCC)方法。该方法先对信号进行滤波预处理以提高信噪比,然后通过广义互... 详细信息

为了提高低信噪比环境下信号传输时间延迟的估计性能,将rls自适应滤波算法与广义互相关时延估计算法相结合,提出了一种基于rls自适应滤波的广义互相关时延估计(rls-GCC)方法。该方法先对信号进行滤波预处理以提高信噪比,然后通过广义互相关运算实现时延估计。通过改变rls自适应滤波算法中的参数大小,分析了rls自适应滤波算法中滤波阶数、遗传因子等参数对rls-GCC算法的影响,并通过与广义互相关算法、二次相关算法的对比时延实验,研究了rls-GCC的时延估计性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,rls-GCC方法比广义互相关算法和二次相关算法具有更高的时延估计准确率和更低的估计误差。

关键词：时延估计 rls自适应滤波广义互相关滤波器遗传因子

基于深度学习的毫米波雷达非接触心率检测技术研究

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基于深度学习的毫米波雷达非接触心率检测技术研究

作者：李洪飞烟台大学

学位级别：硕士

雷达提取的生命特征信号中,心跳信号是极其微弱的,而且还存在呼吸的基波及谐波、杂波、差拍、噪声和其他干扰,特别是身体运动引起的干扰,让雷达非接触心率测量检测变得非常之困难。在本研究中,以线性调频连续波雷达为基础,提出了一种新... 详细信息

雷达提取的生命特征信号中,心跳信号是极其微弱的,而且还存在呼吸的基波及谐波、杂波、差拍、噪声和其他干扰,特别是身体运动引起的干扰,让雷达非接触心率测量检测变得非常之困难。在本研究中,以线性调频连续波雷达为基础,提出了一种新的系统方法,用于心跳信号的提取、判别、滤除干扰以及心率估计。这一方法利用深度学习对目标状态进行识别,智能地选择递归最小二乘算法(Recursive Least Squares,rls)自适应滤波的参考信号,构建基于变分模式提取(Variational Mode Extraction,VME)和智能rls滤波器的信号提取和干扰抑制模块,并通过卡尔曼滤波将时域和频域的心率估计进行融合,提高了心率估计的精度及其鲁棒性,并证明了其可行性和优越性。以下是论文的主要工作和创新点:(1)除了常规的信号预处理措施外,本文采用了VME结合rls自适应滤波器来进行心跳信号提取和干扰抑制。然而,对于心跳测量来说,运动的状态不同,自适应滤波器的参考信号是不同的。本文将深度学习应用于非接触心率检测领域的目标运动状态判别,并根据判别结果选择参考信号。该方法利用小波散射网络(Wavelet Scattering Network,WSN)对不同状态下心跳信号的特征进行提取,然后通过长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)进行分类。经VME提取出来的实际心跳信号输入WSN-LSTM网络模型构建的判别器进行判断,以判别当前心跳信号的状态。继而通过基于rls的自适应滤波器,根据判别器输出的心跳信号状态,在Physio Net的ECG-ID数据库中挑选出与之对应的参考信号。当被测人静止时,从人体静止心跳信号数据库中选择人体处于静止状态下的心跳信号;相反,如果被测人处于微动中,则从人体运动状态下心跳信号数据库中选择运动状态下的心跳信号。(2)经过VME和智能rls自适应滤波器提取的心跳信号,仍然存在噪声和干扰,难以得到精确的心率估计。为此,本文提出了一种基于卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的时域和频域心率联合估计和融合的方法。首先,通过峰-谷差值算法(Peak-Valley Difference,PVD)进行时域估计。与此同时,对分离出的心跳信号进行线性调频Z变换(Chirp Z-Transform,CZT)谱分析以得到心率的频域估计。最后通过卡尔曼滤波将以上时域和频域的心率估计值进行匹配融合得到心率估计值,极大提高了所获得心率值的准确性和鲁棒性。(3)将以上所使用的雷达信号预处理流程、VME算法、WST-LSTM模型、基于rls算法的自适应滤波器以及基于卡尔曼滤波的心率估计方法相结合,形成了一个完整的基于深度学习的毫米波雷达非接触生命体征检测方案。在真实雷达检测场景检测过程,提出的心率检测方案在被测者处于静止状态时,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)小于1.36次/每分钟;而在被测者运动状态下,该方案的MAE为2.29次/每分钟。这一结果表明,该方案在不同状态下均表现出了高度的准确性与稳定性。

关键词：心率检测毫米波雷达 WST-LSTM网络 rls自适应滤波数据融合

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基于rls的二次加权相关时延估计算法

电讯技术 2022年第12期62卷 1835-1840页

作者：徐菁倪淑燕廖育荣航天工程大学研究生学院北京101400 航天工程大学电子与光学工程系北京101400

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘(Recursive Least Squares,rls)算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入rls算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快... 详细信息

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘(Recursive Least Squares,rls)算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入rls算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快的收敛速度;另一方面借鉴广义互相关的思路,引入加权函数,并且采用二次加权方式,提高时延估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于rls的二次加权相关时延估计法使谱峰更加尖锐,抑制了噪声的影响,提高了估计的精度。

关键词：时延估计 rls自适应滤波广义互相关广义二次相关二次加权

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采用多扫描自适应预测的红外弱目标检测

电波科学学报 2007年第3期22卷 448-452,469页

作者：吴宏刚李晓峰李在铭陈跃斌电子科技大学通信与信息工程学院四川成都610054

提出了一种多扫描预平滑rls自适应算法用于增强红外成像数据中的弱目标检测。感兴趣的目标被假设为只有极小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过rls自适应滤波器,背景杂波分量被准确地预测并从输入信号中去除,从而只剩下目... 详细信息

提出了一种多扫描预平滑rls自适应算法用于增强红外成像数据中的弱目标检测。感兴趣的目标被假设为只有极小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过rls自适应滤波器,背景杂波分量被准确地预测并从输入信号中去除,从而只剩下目标信号与残留噪声。在全空域非平稳数据中应用多扫描机制可以增强算法对非平稳杂波的跟踪性能;而将原始图像数据经过预平滑处理后作为自适应滤波器的输入,则能够减少由于目标灰度扩展带来的背景预测失准。对真实图像数据的仿真表明该算法的性能明显优于其它几种传统方法。

关键词：目标检测背景杂波抑制多扫描预平滑 rls自适应滤波

基于两种自适应算法对比下的PMSM矢量控制电流环优化

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微电机 2019年第11期52卷 65-69,96页

作者：孙萍吴新振倪荣刚青岛大学电气工程学院

在永磁同步电机矢量控制过程中,用于电流环测量电流的调理电路和AD采样电路会产生噪声,对电机转矩和转速的控制精度造成影响。为减小此类电流环噪声,提出了在永磁同步电机矢量控制中对电流环相电流采用rls自适应滤波。为体现rls算法滤... 详细信息

在永磁同步电机矢量控制过程中,用于电流环测量电流的调理电路和AD采样电路会产生噪声,对电机转矩和转速的控制精度造成影响。为减小此类电流环噪声,提出了在永磁同步电机矢量控制中对电流环相电流采用rls自适应滤波。为体现rls算法滤波性能,与自适应滤波中的LMS算法作比较,采用这两种自适应滤波算法对永磁同步电机矢量控制系统进行了仿真实验,经过对波形和均方差等的对比,rls算法有更明显的滤波效果,且电机输出转速和转矩更加平稳,系统的稳定性有了明显提高。证明了rls自适应滤波在永磁同步电机控制中更具有可行性和有效性。

关键词：永磁同步电机采样噪声 rls自适应滤波 LMS自适应滤波 MSE

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空气中被动声目标检测及降噪算法研究

空气中被动声目标检测及降噪算法研究

作者：许俊峰西北工业大学

学位级别：硕士

空气中目标声信号检测器是声探测系统中的重要组成部分,随着现代战场环境的日趋复杂化,单纯的主动探测技术已经不能完全满足现代战争的侦察需求,被动声信号检测器以其自身独特的优势越来越受到人们的重视。本文首先讲述了信号检测技术... 详细信息

空气中目标声信号检测器是声探测系统中的重要组成部分,随着现代战场环境的日趋复杂化,单纯的主动探测技术已经不能完全满足现代战争的侦察需求,被动声信号检测器以其自身独特的优势越来越受到人们的重视。本文首先讲述了信号检测技术的基本理论知识以及被动声信号检测技术所具有的特点,在参阅了现有的诸多理论上已经成熟的检测器的基础上,选取了四种检测算法。在时域分析中选择能量检测器、对数和检测器,在频域分析中选择最大功率检测器、谐波集检测器。对他们的检测原理分别进行了详细的说明,给出了相应的处理结果。通过对比各种检测器的仿真结果,同时比较检测器在处理时间上和对环境变换的适应性上的性能,我们推荐在时域分析中采用能量检测器,在频域分析中采用谐波集检测器。对声信号的降噪处理是本文另外一部分重要内容。由于大气对声传播的影响,使战场声目标信号的环境背景噪声具有较高的非稳态性和非高斯性。为了提高信号的信噪比,在分析多种降噪算法的适用条件的基础上,选取了小波软阈值降噪方法和rls自适应滤波器作为降噪算法。小波软阈值降噪算法是通过对数据在小波变换域中的阈值实现对信号与噪声的分离,rls自适应滤波其实质是利用滤波器的预测误差实现自动调节本身冲激响应以达到最优化的维纳滤波器。本文在详细介绍其降噪原理的基础上,对理想数据和实际采集数据均给出了仿真结果,并对实际应用如何进行方法和参数的选择进行了说明。为了使得探测器能够获得尽可能远的探测距离,提出了在声探测器前增加降噪处理环节的构想,在现有小波阈值算法的基础上,提出了基于纯背景噪声的阈值估计算法,使得计算的阈值更加合理,提高了待检测信号的信噪比,扩大了检测器的探测距离。

关键词：能量检测器对数和检测器最大功率检测器谐波集检测器小波阈值降噪方法 rls自适应滤波

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基于多通道语音增强和去噪的优化研究

基于多通道语音增强和去噪的优化研究

作者：何珏杉南京信息工程大学

学位级别：硕士

语音信号在传输过程中很容易受到周围环境中噪声的干扰,为了获得较为纯净的语音信号,通常采用语音增强的方法来对采集到的信号进行去噪。一般来说,单麦克风语音增强方法具有较好的去噪能力,但在复杂的环境中,它对噪声的抑制能力比较差... 详细信息

语音信号在传输过程中很容易受到周围环境中噪声的干扰,为了获得较为纯净的语音信号,通常采用语音增强的方法来对采集到的信号进行去噪。一般来说,单麦克风语音增强方法具有较好的去噪能力,但在复杂的环境中,它对噪声的抑制能力比较差。麦克风阵列具有空间选择和提高信号增益的特性,可以克服单麦克风的不足,同时在信号增益和抗干扰方面具有较好的表现。为了得到更好的去噪效果,本文采用多通道语音增强去噪的方法来对带噪语音信号进行降噪处理,其中研究内容主要包括:(1)针对广义旁瓣抵消器(Generalized Sidelobe Canceller, GSC)结构中固定阻塞矩阵不能对目标信号进行很好的阻塞,以及对非相干和弱相干噪声的去噪能力有限的问题。提出了一种改进GSC语音增强方法,此方法用自适应阻塞矩阵替换GSC中的固定阻塞矩阵来对目标信号进行不断的跟踪阻塞,以此减少目标信号的泄漏,同时利用改进自适应抵消器更好的估计残余噪声,来进一步去除非相干和弱相干噪声。(2)针对小波变换中一般采用软阈值和硬阈值来对语音信号进行去噪会造成目标信号丢失的问题。提出了一种改进小波变换方法,该方法采用改进的阈值函数和自适应阈值来对小波系数进行分解处理,然后对幅值较小的小波系数进行重构,提取出部分噪声用于后续的rls自适应滤波处理,从而减少去噪过程中对目标信号造成的影响。(3)针对rls自适应滤波在系统发生变化时,他的跟踪能力和稳定性都会受到影响的问题,提出了一种改进型变遗忘因子的rls自适应滤波系统。此系统在变遗忘因子的rls自适应滤波系统中加入了一个修正函数,将此函数置于迭代之后来对遗忘因子进行修正,不但成功的解决了 rls自适应滤波系统跟踪能力差,稳定性低的问题,而且还解决了rls自适应算法对计算设备的精度要求高的问题。(4)将改进的GSC、改进的小波变换、改进的rls自适应滤波三者有机的结合起来,提出了一种新的去噪算法,该算法不但可以在空间范围内对目标信号进行空域滤波而且可以在时域、小波域上对语音信号做进一步的降噪处理,从而获得理想的目标信号。

关键词：麦克风阵列 GSC 小波变换 rls自适应滤波语音增强

基于蓝牙技术的移动机器人室内定位关键技术研究

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基于蓝牙技术的移动机器人室内定位关键技术研究

作者：曹明瑞山东科技大学

学位级别：硕士

移动机器人的使用日益广泛,但是机器人的室内定位和运动导航是当前面临的一个重要课题。本文以TDOA定位方法为理论基础,基于蓝牙技术,对移动机器人室内定位技术进行了研究。首先,结合当前室内定位系统的发展现状及蓝牙无线通信技术,对... 详细信息

移动机器人的使用日益广泛,但是机器人的室内定位和运动导航是当前面临的一个重要课题。本文以TDOA定位方法为理论基础,基于蓝牙技术,对移动机器人室内定位技术进行了研究。首先,结合当前室内定位系统的发展现状及蓝牙无线通信技术,对移动机器人室内定位系统进行了详细的系统方案设计,对定位方法进行研究,提出了 2种不同的定位操作模式。为了进一步提高定位系统的定位性能,根据TDOA定位方法的技术特点,对信号传输延迟的补偿方法进行了研究。其次,基于蓝牙技术,对机器人室内定位系统的结构模型进行了设计,并完成了移动机器人室内定位系统的硬件设计。第三,针对机器人定位的特殊要求,设计了蓝牙通信报文的结构,并对移动标签的控制方法进行了研究,针对移动标签的不同运动情况对移动标签的移动速度及方向调整控制进行了研究分析。第四,基于TDOA定位技术的理论基础,对机器人的定位算法进行了详细研究,提出一种使用rls自适应滤波算法的广义互相关改进方法来解决因强噪声信号造成TDOA值估计不准确的现象,提高了 TDOA值的估计准确度。在TDOA定位算法方面,使用Chan-Taylor算法作为主要的系统定位算法,并对其进行了视距传播(LOS)和非视距传播(NLOS)两种信号传播环境下的仿真实验和定位性能分析。最后,为了确定广义互相关改进方法能否帮助Chan-Taylor算法在强噪声信号环境下获得较高的定位精度,对基于广义互相关改进方法的Chan-Taylor算法在多种不同信噪比环境下进行了仿真实验和分析,同时与基于广义互相关方法的Chan-Taylor算法进行了对比研究。仿真显示,在强噪声信号环境下基于广义互相关改进方法的Chan-Taylor算法的定位精度要明显高于基于广义互相关方法的Chan-Taylor算法的定位精度。

关键词：移动机器人室内定位蓝牙通信 TDOA 广义互相关方法 rls自适应滤波 Chan-Taylor算法

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矢量控制永磁同步电机的转矩脉动抑制研究

电气自动化 2020年第2期42卷 10-12页

作者：孙萍吴新振倪荣刚青岛大学电气工程学院山东青岛266071

为满足永磁同步电机交流调速系统的高性能要求,需要对电机的转速在较宽的速度范围内进行精确估计和控制。然而电机低速运行时,位置传感器在检测过程容易受到噪声干扰,噪声叠加在反馈信号上进入调速系统,增大永磁同步电机的转矩脉动,需... 详细信息

为满足永磁同步电机交流调速系统的高性能要求,需要对电机的转速在较宽的速度范围内进行精确估计和控制。然而电机低速运行时,位置传感器在检测过程容易受到噪声干扰,噪声叠加在反馈信号上进入调速系统,增大永磁同步电机的转矩脉动,需要信号处理技术来提高在每个采样瞬间的速度估计值的精度。为解决这一问题,在设计电机矢量控制系统的基础上,采用递推最小二乘法(rls)自适应滤波器对噪声环境中的电机转速进行优化。仿真试验结果表明,与传统的PID控制方法相比较,在保证高速性能的情况下改善了电机转速控制的动态性能和低速性能,体现出方法的可行性和有效性。

关键词：永磁同步电机调速系统低速运行转矩脉动 rls自适应滤波