时间延迟估计的基本原理和方法

本文综述时间延迟估计的基本原理和基本方法,包括相关法和广义相关法,双谱法和广义双谱法,相位谱法和广义相位谱法,自适应信号处理法等,并对各种估计方法的性能进行了分析比较。     

广义相关时间延迟估计的自适应实现

本文讨论了广义相关时间延迟估计方法的基本原理和主要内容，着重研究了Ｒｏｔｈ，Ｓｃｏｔ（平滑相干变换），ＰＨＡＴ（相位变换）和ＭＬ（最大似然）加权的四种广义相关延估计方法的ＬＭＳ自适应实现问题，给出了自适应实现的理论依据，分析了其性能，并给出计算机模拟的结果。     

几种改进的LMS自适应时间延迟估计方法

本文分析研究了几种改进的ＬＭＳ自适应时间延迟估计方法，其中ＭＬＭＳ方法和归一化变步长方法均对输入信号做了归一化处理，扩展了时延估计器的动态范围。两种加窗方法是基于对输入信号的特性和自适应滤波器的特点的分析提出的，可以使自适应迭代的计算复杂度大大下降。     

时变环境下的自适应时间延迟估计

本文专门研究时变环境下的自适应时间延迟估计问题，首先明确时变环境的含义，再分析时变环境所提出的新问题，然后介绍几种适用于时变环境的自适应时延估计方法，最后给出计算机模拟的结果。     

自适应Notch滤波器在相位估计中的应用

本文阐述了自适应Ｎｏｔｃｈ滤波器的基本原理，并应用于超短基线水声定位系统的相位估计中，采用了先进的信号处理器ＴＭＳ３２０１０及自适应ＬＭＳ算法，模拟试验结果证明，这种相位估计方法是可行的，经过若干改进后可付诸实用。     

水声扩谱通讯中的自适应多普勒补偿方法

本文介绍了一种水声扩谱通讯中，应用子波对多普勒效应进行补偿的方法。针对多普勒效应本身是否会随时间变化，分别应用直接估计、自适应估计的方法。其中自适应多普勒补偿方法同自适应信道均衡算法结合在一起，对多普勒漂移、信道参数进行联合估计。两种方法都应用了子波变换对多普勒展宽程度进行估计并用线性插值进行补偿。计算机仿真结果令人满意。     

基于非抽取小波变换贝叶斯估计的水下红外图像去噪

利用非抽取小波变换的平移不变性和冗余性的特点,在贝叶斯估计下,结合广义高斯分布(GGD)对小波系数进行建模,构造了一个基于拉普拉斯分布的MapShrink子带自适应图像去噪算法和阈值函数。对HH1子带小波系数进行2j抽取,并估计噪声方差,该算法有效地抑制了伪吉布斯现象。仿真结果表明,利用新算法进行水下红外图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的Bayesian去噪方法。     

时空联合估计权向量的MVDR自适应波束形成方法

为实现短数据条件下权向量的稳定优化估计,提出1种时空联合估计权向量的MVDR自适应波束形成方法。该方法结合时域解析信号的MVDR自适应波束形成算法中构造时域解析信号的方法和直接数据域算法中空间滑动的方法,以减少一半权向量为代价,实现了在更短的数据长度下稳定优化地估计协方差矩阵和权向量。数值仿真实验和海上实验数据处理结果表明:与常规波束形成和直接数据域相比,该方法具有更好的稳定性和更好的波束性能,即主瓣更窄,旁瓣更低,阵增益更高。     

随机系统稳健自适应控制

对具有未建模动态特性且时滞任意的多维随机系统,通过采用有界外来激励和随机变界截尾方法,本文建立了推广最小二乘（ＥＬＳ）算法和加权ＥＬＳ算法的稳健估计,进而得到间接自适应模型参考控制的稳健性     

OFDM水声通信系统的同步技术研究

OFDM传输技术能够克服水声信道中的多径传播并获得高的频谱效率,不需要复杂的自适应均衡器,但其对同步误差非常敏感.在分析OFDM同步误差原理的基础上,设计实现了一个宽带OFDM水声通信接收机,并着重讨论了接收机中基于训练数据的定时和频率同步方法,以及多普勒频偏的估计和补偿算法.水下实验证明了方案的有效性.     

基于可变因子的变分贝叶斯SINS海上动态对准

针对传统变分贝叶斯自适应滤波中,基于经验选取常值遗忘因子,不能自适应时变量测噪声的问题,提出一种基于可变因子的变分贝叶斯自适应滤波,并应用于船载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)动态对准。首先利用变分贝叶斯方法近似噪声的后验分布,估计时变量测噪声和状态向量后验分布。其次通过噪声方差时变强度构造可变因子,实现自适应调整变分贝叶斯参数。最后给出了基于可变因子的GNSS/SINS海上动基座对准流程及算法。船载实测数据表明,所提算法在时变方差下,较卡尔曼滤波和传统贝叶斯滤波方位角误差收敛到0.5°范围内所需时间分别缩短了52%和44%;横滚角和方位角均方根误差分别降低57%、46%和13%、9%;东向和北向速度均方根误差分别降低56%、68%和51%、22%。     

多AUV系统的自适应有限时间一致性跟踪控制

本文将自适应技术与有限时间技术相结合,研究了分布式自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)系统的自适应有限时间一致性跟踪控制问题。首先,应用图论相关知识描述多AUV间的通信拓扑;其次,对每个跟随AUV的运动与受力进行了分析,建立了基于位置姿态与速度姿态的二阶系统模型;然后,设计了非奇异快速终端滑模,并基于此对每个跟随AUV构建了连续分布式控制律,利用自适应律估计阻尼,恢复力和外部干扰的上界;最后,利用SIMULINK仿真来验证跟随AUV的位置与速度跟踪效果,直观地阐明了本文所提算法的有效性。     

基于最小均方误差算法消除GPS接收机噪声

从解决GPS接收机受干扰的实际需求出发,阐述了基于LMS算法的自适应滤波器基本原理和不同的噪声产生方式,并对GPS接收机仿真信号与噪声进行叠加。最后用基于LMS算法的自适应滤波器对仿真信号进行消噪处理,得到良好的消噪效果,证明了基于LMS算法的自适应滤波器能够应用于GPS接收机滤波系统。     

纯方位目标运动分析的自适应衰减记忆滤波算法

为减小纯方位目标运动分析问题中由于运用扩展卡尔曼滤波所带来的线性化误差对解算精度的影响,提出了自适应衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法。利用新息序列的概率分布特性,引入了自适应水平的概念,并研究了滤波中衰减因子的自适应问题,在此基础上构造了衰减因子的最佳自适应选取方法。对比仿真分析表明,新算法较原有算法滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度。     

多通道带乘性噪声系统观测噪声的最优估计

研究在多通道观测时观测噪声的最优估计问题。就多通道的乘性噪声为对角阵且动态噪声一步相关并与观测噪声在同时刻和过去相邻时刻也相关的复杂情况下给出了在线性最小方差意义下的观测噪声最优滤波估计算法和固定区间平滑估计算法。针对这些算法进行了仿真研究 ,仿真结果表明了算法的有效性。     

改进的基于非高斯双参数模型的图像滤波算法

以描述小波系数分布规律的非高斯双参数模型为基础,介绍和分析了BiShrink滤波算法,指出了其存在的不足。提出的改进算法采用冗余小波变换替代正交小波变换,将子带内小波系数的局部相关性纳入滤波过程,给出了局部自适应的阈值估计策略,再通过双参数联合收缩函数达到系数收缩的目的。实验结果表明,改进算法同时兼顾了子带内小波系数之间的相关性和尺度间系数的传播特性,在有效滤除噪声的同时,较好地保持了图像的细节信息。     

高精度测频与舰船线谱频率稳定性研究

随着水声技术的发展,水下甚低频信号分析越来越受到研究者的重视。甚低频线谱的稳定性分析对于线谱检测具有重要意义。低信噪比下,传统的自适应频率估计方法性能不理想,为了提高对线谱的检测能力和频率估计的精度,提出一种高精度频率估计器,利用相干累加自适应线谱增强器的方法从宽带噪声中提取单频线谱,进而用自适应频率估计器估计线谱频率。仿真研究证明该估计器在低信噪比时具有较高的频率估计精度。实验研究某舰船声辐射线谱的频率的稳定性,其频率不稳定性约在±0.01 Hz左右。     

横波各向异性的分析处理［1］

本文提出了同步旋转法（ＡＳＲ）和独立旋转法（ＡＩＲ）两种算法，用以计算分裂的横波中高速和低速横波之间的时间延迟以及高速模波的极化方向。     

基于CUBE算法的多波束测深数据自动处理研究

对CUBE算法自动处理多波束测深数据的模型建立、格网节点的多重估计和最优估值选取准则进行了详细介绍,深入分析了多重估计的实用性,并通过实测数据对该算法进行实现.利用了抗差Kalman滤波改进CUBE算法.通过模拟数据对改进的CUBE算法进行实验,验证了算法改进的必要性.     

一种基于伽利略搜救系统的联合定位算法

分析了伽利略搜救系统的地面站定位模型。提出了一种适用于该系统的,在存在多余观测的情况下,基于信号的时间延迟和多普勒频率测量值加权后,共同参与平差计算的联合定位算法模型及其误差分布模型。仿真结果表明,与单纯使用一种观测值的定位算法相比,该算法可以提高定位精度,是一种适合伽利略搜救地面站使用的定位算法。