无人机组合导航系统的自适应滤波研究

自适应均衡算法研究

自适应均衡算法LMS研究 一、自适应滤波原理与应用 所谓自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。 1.1均衡器的发展及概况 均衡是减少码间串扰的有效措施。均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。但是均衡器要么是固定的，要么其参数的调整是手工进行。1965年，Lucky在均衡问题上提出了迫零准则，自动调整横向滤波器的权系数。1969年，Gerhso和Porkasi，Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。1972年，ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。1974年，Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。 1.2均衡器种类 均衡技术可分为两类：线性均衡和非线性均衡。这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，那么均衡器是线性的；如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出，那么均衡器是非线性的。

LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 算法图1.1 均衡器的分类 1.3自适应算法LMS算法 LMS算法是由widrow和Hoff于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重 要的成员之一。它具有运算量小,简单,易于实现等优点。 LMS算法是建立在Wiener滤波的基础上发展而来的。Wiener解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。因其结构简单、稳定性好,一直是自适应滤波经典有效的算法之一,被广泛应用于雷达、通信、声纳、系统辨识及信号处理等领域。 1.3.1 MSE的含义 LMS 算法的推导以估计误差平方的集平均或时平均（即均方误差，MSE）为基础。下面先介绍MSE的概念。 设计一个均衡系统如下图所示：

无人机地面站

无人机地面站 地面站作为整个无人机系统的作战指挥中心，其控制内容包括 :飞行器的飞行过程，飞 行航迹，有效载荷的任务功能，通讯链路的正常工作，以及飞行器的发射和回收。 中文名：无人机地面站 外文名： UAV ground station 目录 概述 地面站的配置和功能概述 ?地面站的典型配置 ?地面站的典型功能 关键技术及典型解决方案 ?友好的人机界面 ?操作员的培训 ?一站多机的控制 ?开放性、互用性与公共性 ?地面站对总线的需求 ?可靠的数据链 无人机地面站发展的趋势 概述 近20 年来，无人机己发展成集侦察、攻击于一体，而未来的无人机还将具有全 自主完成远程打击甚至空空作战任务的攻击能力。同时，与无人机发展相匹配的地面 控制站 （GCS:Ground Control Station)将具有包括任务规划、数字地图、卫星数据链、图像处理 能力在内的，集控制、瞄准、通信、处理于一体的综合能力。未来地面站的功能将更为强大：不仅能控制同一型号的无人机群，还能控制不同型号无人机的联合机群。地面站系统具有开 放性和兼容性，即不必进行现有系统的重新设计和更换就可以在地面控制站中通过增加新的 功能模块实现功能扩展，相同的硬件和软件模块可用于不同的地面站。 地面站作为整个无人机系统的作战指挥中心，其控制内容包括：飞行器的飞行过程、飞行航迹、有效载荷的任务功能、通讯链路的正常工作，以及飞行器的发射和回收。GCS除了完成基本的飞行与任务控制功能外，同时也要求能够灵活地克服各种未知的自然与人为因素 的不利影响，适应各种复杂的环境，保证全系统整体功能的成功实现。未来的地面站系统还应实现与远距离的更高一级的指挥中心联网通讯，及时有效地传输数据、接收指令，在网络化的现代作战环境中发挥独特作用。

无人机地面站发展综述

无人机地面站发展综述 [摘要]主要介绍了无人机地面站的发展，包括无人机地面站典型的配置、功能及其关键技术。并展望了未来无人机地面站发展趋势。 1、概述 20年来，无人机己发展成集侦察、攻击于一体，而未来的无人机还将具有全自主完成远程打击甚至空空作战任务的攻击能力。同时，与无人机发展相匹配的地面控制站(GCS: Ground Contrul Station) 将具有包括任务规划，数字地图，卫星数据链，图像处理能力在内的集控制、瞄准、通信、处理于一体的综合能力。未来地面站的功能将更为强大:不仅能控制同一型号的无人机群，还能控制不同型号无人机的联合机群:地面站系统具有开放性和兼容性，即不必进行现有系统的重新设计和更换就可以在地面控制站中通过增加新的功能模块实现功能扩展;相同的硬件和软件模块可用于不同的地面站。 地面站作为整个无人机系统的作战指挥中心，其控制内容包括:飞行器的飞行过程，飞行航迹，有效载荷的任务功能，通讯链路的正常工作，以及飞行器的发射和回收。GCS除了完成基本的飞行与任务控制功能外，同时也要求能够灵活地克服各种未知的自然与人为因素的不利影响，适应各种复杂的环境，保证全系统整体功能的成功实现。未来的地面站系统还应实现与远距离的更高一级的指挥中心联网通讯，及时有效地传输数据，接收指令，在网络化的现代作战环境中发挥独特作用。 2典型地面站的配置和功能概述 2.1地面站的典型配置 目前，一个典型的地面站由一个或多个操作控制分站组成，主要实现对飞行器的控制、任务控制、载荷操作、载荷数据分析和系统维护等。其相互间的关系如图1所示。

(1)系统控制站。在线监视系统的具体参数，包括飞行期间飞行器的健康状况、显示飞行数据和告警信息。 (2)飞行器操作控制站。它提供良好的人机界面来控制无人机飞行，其组成包括命令控制台、飞行参数显示、无人机轨道显示和一个可选的载荷视频显示。 (3)任务载荷控制站。用于控制无人机所携带的传感器，它由一个或几个视频监视仪和视频记录仪组成。 (4)数据分发系统。用于分析和解释从无人机获得的图像。 (5)数据链路地面终端。包括发送上行链路信号的天线和发射机，捕获下行链路信号的天线和接收机。 数据链应用于不同的UAV系统，实现以下主要功能: —用于给飞行器发送命令和有效载荷; —接收来自飞行器的状态信息及有效载荷数据。 (6)中央处理单元:包括一台或多台计算机，主要功能如下: —获得并处理从UAV来的实时数据: —显示处理; —确认任务规划并上传给UAV; 一一电子地图处理; —数据分发: —飞行前分析; —系统诊断。 2.2地面站的典型功能 GCS也称为“任务规划与控制站”。任务规划主要是指在飞行过程中无人机的飞行航迹受到任务规划的影响;控制是指在飞行过程中对整个无人机系统的各个系统进行控制，按照操作者的要求执行相应的动作。地面站系统应具有以下几个典型的功能: (1)飞行器的姿态控制。在各机载传感器获得相应的飞行器飞行状态信息后，通过数据链路将这些数据以预定义的格式传输到地面站。在地面站由GCS计算机处理这些信息，根据控制律解算出控制要求，形成控制指令和控制参数，再通过数据链路将控制指令和控制参数传输到无人机上的飞控计算机，通过后者实现对飞行器的操控。 (2)有效载荷数据的显示和有效载荷的控制。有效载荷是无人机任务的执行单元。地面控制站根据任务要求实现对有效载荷的控制，并通过对有效载荷状态的显示来实现对任务执行情况的监管。 (3)任务规划、飞行器位置监控、及航线的地图显示。任务规划主要包括处理战术信息、研究任务区域地图、标定飞行路线及向操作员提供规划数据等。飞行器位置监控及航线的地图显示部分主要便于操作人员实时地监控飞行器和航迹的状态。 (4)导航和目标定位。无人机在执行任务过程中通过无线数据链路与地面控制站之间保持着联系。在遇到特殊情况时，需要地面控制站对其实现导航控制，使飞机按照安全的路线飞行。随着空间技术的发展，传统的惯性导航结合先进的GPS导航技术成为了无人机系统导航的主流导航技术。目标定位是指飞行器发送给地面的方位角，高度及距离数据需要附加时间标注，以便这些量可与正确的飞行器瞬时位置数据相结合来实现目标位置的最精确计算。为了精确确定目标的位置，必须通过导航技术掌握飞行器的

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.

自适应滤波 第1章绪论 (1) 1．1自适应滤波理论发展过程 (1) 1．2自适应滤波发展前景 (2) 1．2．1小波变换与自适应滤波 (2) 1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3) 第2章线性自适应滤波理论 (4) 2．1最小均方自适应滤波器 (4) 2．1．1最速下降算法 (4) 2．1．2最小均方算法 (6) 2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7) 第3章仿真 (12) 3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12) 3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15) 组别：第二小组 组员：黄亚明李存龙杨振

第1章绪论 从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过 程称为滤波。相应的装置称为滤波器。实际上，一个滤波器可以看成是 一个系统，这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、 或者希望得到的有用信号，即期望信号。滤波器可分为线性滤波器和非 线性滤波器两种。当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器称为线 性滤波器，当滤波器的输出为输入的非线性函数时，该滤波器就称为非线 性滤波器。 自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。 1．1自适应滤波理论发展过程 自适应技术与最优化理论有着密切的系。自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。 1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。并利用Wiener．Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。20世纪60年代初，卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论，在时间域上提出 了状态空间方法，提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法，并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波，克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性，并获得了广泛的应用。这种基于MMSE准则的对于动态系统的离散形式递推算法即卡尔曼滤波算法。这两种算法都为自适应算法奠定了基础。 从频域上的谱分析方法到时域上的状态空间分析方法的变革，也标志 着现代控制理论的诞生。最优滤波理论是现代控制论的重要组成部分。在控制论的文献中，最优滤波理论也叫做Kalman滤波理论或者状态估计理论。 从应用观点来看，Kalman滤波的缺点和局限性是应用Kalman滤波时要求知道系统的数学模型和噪声统计这两种先验知识。然而在绝大多数实际应用问题中，它们是不知道的，或者是近似知道的，也或者是部分知道的。应用不精确或者错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器将使滤波器性能变坏，导致大的状态估计误差，甚至使滤波发散。为了解决这个矛盾，产生了自适应滤波。 最早的自适应滤波算法是最小JY(LMS)算法。它成为横向滤波器的一种简单而有效的算法。实际上，LMS算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权 值。1996年Hassibi等人证明了LMS算法在H。准则下为最佳，从而在理论上证明了LMS算法具有孥实性。自Widrow等人1976年提出LMs自适应滤波算法以来，经过30多年的迅速发展，已经使这一理论成果成功的应用到通信、系统辨识、信号处理和自适应控制等领域，为自适应滤波开辟了新的发展方向。在各种自适应滤波算法中，LMS算法因为其简单、计算量小、稳定性好和易于实现而得到了广泛应用。这种算法中，固定步长因子μ对算法的性能有决定性的影响。若μ较小时，算法收敛速度慢，并且为得到满意的结果需要很多的采样数据，但稳态失调误差

介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的

LMS与RLS自适应滤波算法性能比较 马文民 【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS 算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。 【关键词】：自适应滤波；原理；算法；仿真 引言： 自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。"不确定"是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。 在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是自适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过使内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。 在工程实际中，经常会遇到强噪声背景中的微弱信号检测问题。例如在超声波无损检测领域，因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起。被埋藏在强背景噪声中的有用信号通常微弱而不稳定，而背景噪声往往又是非平稳的和随时间变化的，此时很难用传统方法来解决噪声背景中的信号提取问题。自适应噪声抵消技术是一种有效降噪的方法，当系统能提供良好的参考信号时，可获得很好的提取效果。与传统的平均迭加方法相比采用自适应平均处理方法还能降低样本数量。 1自适应滤波器的基本原理 所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。 由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用FIR和IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。 自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。 自适应噪声抵消系统的核心是自适应滤波器，自适应算法对其参数进行控制，以实现最佳滤波。不同的自适应滤波器算法，具有不同的收敛速度、稳态失调和算法复杂度。根据自

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告 ： 学号： 日期：2015.12.2 实验容： 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ， ?任选 （1）要求提取两个单频信号； （2）设f f f ?+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 （1） 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示： 实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式： ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令： ()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式： X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= （2） 最小均方（LMS ）算法 Widrow 等人提出的最小均方算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，因此获得了广泛的应用。

无人机的图像处理综述

无人机图像处理综述 摘要：目标识别与跟踪技术是无人作战机实施攻击的关键步骤，本文从无人作战机的自动目标识别与跟踪的基本概念入手，以成像传感器的目标识别与跟踪为例，介绍目标识别、检测、跟踪等关键技术。 关键词：无人战斗机目标识别图像处理识别技术 一、引言 无人战斗机在最近几年成为无人机的发展热点。它的设计概念介于有人战斗机与导弹之间。无人战斗机不是孤立存在的，它是整个无人战斗机系统的一部分。无人战斗机系统有其独特的组成方式和管理模式。目前，无人战斗机的开发刚刚处于起步阶段。为了发展无人战斗机，有许多关键技术值得注意，特别是目标识别技术。它主要包括视觉图像预处理，目标提取、目标跟踪、数据融合等问题。其中，运动目标检测可采用背景差法、帧差法、光流法等，固定标志物检测可用到角点提取、边提取、不变矩、Hough 变换、贪婪算法等，目标跟踪可以分析特征进行状态估计，并与其他传感器融合，用到的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器和人工神经网络等。还有很多方法诸如全景图像几何形变的分析或者地平线的检测等没有进行特征提取，而是直接将图像的某一变量加到控制中去。 实际应用中，上述问题的进一步解决受到很多因素的制约。由于无人机的动力、载重、装配空间等物理条件的限制以及飞行速度更快，使得算法处理需要更少的延时。而且，无人机稀疏的室外飞行环境使得适用于地面机器人的算法不适用于无人机。同时，模型的不确定性，噪声和干扰，都限制了实物实验的成功。所以，如何将地面机器人的视觉导航成果应用到无人机视觉导航中去，如何提高无人机的算法速度并不过分损失导航精度，如何面对无人机自身模型的不确定度以及外界噪声的干扰，如何适应无人机所处的标志物稀疏的飞行环境，这些问题都需要更进一步的探讨。 二、无人机图像处理技术现状 1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat.MSS图像的复合图像用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd 进行了Landsat. RBV和MSS图像融合试验。 到20世纪80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的重视，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理。 到20世纪80年代末，人们才开始将图像融合应用于一般图像融合(可见光、红外等)。多波段SAR雷达相继开发使得对多波段的SAR图像数据融合技术的研究成为可能，特别是美国宇航局1993年9月成功发射了全世界第一部多波段(L,C, X波段)、多极化、多投射角空间SAR之后，为多波段的SAR图像融合提供了坚实的物质基础。 20世纪90年代后，图像融合技术的研究呈不断上升趋势，应用的领域也遍

无人机导航定位技术简介与分析

无人机导航定位技术简介与分析 无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。 无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。 一、单一导航技术 1 惯性导航 惯性导航是以牛顿力学定律为基础，依靠安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向运动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，以及测量载体姿态的一种导航方式。惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成。惯性测量装置包括加速度计和陀螺仪。三自由度陀螺仪用来测量飞行器的三个转动运动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移运动的加速度。 计算机根据测得的加速度信号计算出飞行器的速度和位置数据。控制显示器显示各种导航参数。惯性导航完全依靠机载设备自主完成导航任务，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自主式的导航系统，具有完全自主、抗干扰、隐蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等优点。实际的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航。 2 定位卫星导航 定位卫星导航是通过不断对目标物体进行定位从而实现导航功能的。目前，全球范围内有影响的卫星定位系统有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯。这里主要介绍现阶段应用较为广泛的GPS全球定位系统导航。

3.2自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques)

§3-2 自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques) Review ：分集有哪两层含义？合并的方式有哪几种？各自的基本思想是什么？分集是如何分类的？ 一、均衡基础（Fundamentals of Equalization ） ====》 如何补偿信道的多径衰落？ 均衡本质：产生与信道相反的特性，用来抵消信道的时变多径传播特性引起的码间串扰。均衡不用增加传输功率和带宽，即可改善移动通信链路的传输质量。均衡重在消除码间串扰，而分集重在消除深度衰落的影响。 均衡适用于信号不可分离多径且时延扩展远大于符号宽度的情况。 均衡有两个基本途径： 1、频域均衡，它使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输的条件(即H(w)=1)。它往往是分别校正幅频特性和群时延特性，模拟通信（序列均衡）通常采用这种频域均衡法。 2、时域均衡，就是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰的条件(即h(t)=)(t δ)。数字移动通信面临的信号是时变信号，因此通常采用这种时域均衡法，来达到整个系统无码间串扰。随着码率的提高，时域均衡愈来愈复杂，研究热点逐步转入频域均衡。 均衡器常被放在接收机的基带或中频部分实现 二、均衡原理 图3-8 均衡器的实现框图 如果x (t )是原始基带号，f (t )是等效的基带冲激响应，即综合反映了发射机、信道和接

收机的射频、中频部分的总的传输特性，g (t )是发射机、信道、接收机的射频、中频部分和均衡器四者的等效冲激响应。 均衡器的期望输出值为原始信息x (t )。假定n b (t )= 0，则g (t )必须满足下式： )()()()(t t h t f t g eq δ=?=-------（3-8） 其频域表达式如下：1)()(=f F f H eq -------（3-9） 式（3-9）的物理意义：将经过信道后的信号中频率衰落大的频谱部分进行增强，衰落小的部分进行削弱，以使所收到频谱的各部分衰落趋于平坦，相位趋于线性。均衡器实际上是传输信道的反向滤波器。 由于理想基带传输系统是按Nyquist 第一准则建立，其发送和接收滤波的传输函数是以Nyquist 取样频率fs 为中心的对称滚降函数。所以理想信道的冲击响应是h(t)，非理想（失真）信道的冲击响应是f(t) ，见下图3-9。 图3-9 信道失真和信道均衡 h （t ）为理想的冲激响应,在Nyquist 取样时刻，h （kTn ）=0（k ≠0）。 f （t ）在Nyquist 取样时刻，f （kTn ）≠0（k ≠0），从而形成码间串扰。 时域均衡的目的就是使经过均衡器的总冲激响应趋近h （t ），以到达消除非理想信道引起的码间串扰。 三、时域均衡原理 若x(t)是均衡器接收信号的脉冲响应，而z(t)是经过均衡器输出的总脉冲响应，则有： ?-=t eq d t h x t z 0)()()(τττ=τττ?-t eq d h t x 0)()(

基于RLS算法自适应滤波器要点

基于RLS算法自适应滤波器的设计 摘要 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。 本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。对 RLS算法自适应滤波器做了详细的介绍，采用改进的RLS算法设计自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，通过实验结果来体现该滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果，使滤波信号更接近于原始信号。 关键词：自适应滤波器，RLS算法，噪声消除，FIR

第1章绪论 1.1 课题研究意义和目的 滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。 对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。Windrow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。 自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及相应的改进算法如：归一化（NLMS）算法、变步长（SVSLMS）算法、递归最小二乘方格形（RLSL）算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。研究自适应算法是自适应滤波器的一个关键内容。递归最小二乘（RLS）算法是线性自适应滤波算法中最基本的两类算法之一，由于基于LMS准则的自适应滤波算法的收敛速度通常较慢，有些在调整过程种的延时也较大。为了克服LMS的算法，我们采用在每个时刻对所有已输入信号重估的平方误差之和最小这样的准则，即RLS算法。RLS算法复数乘法正比于2k，使其自适应速度更快。目前应用最多的是系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域。 1.2 国内外研究发展状况 自适应滤波的基本理论通过几十年的发展已日趋成熟，近十几年来自适应滤波器的研究主要针对算法与硬件实现。算法研究主要是对算法速度和精度的改

基于LMS算法的图像自适应滤波方法研究

基于ＬＭＳ算法的图像自适应滤波方法研究 【摘要】：在图象处理工作中，为了免除噪声的干扰，需要对图像进行预处理。本论文对现有的图像滤波方法与LMS算法进行了介绍，并针对目前的基于LMS的自适应滤波方法进行了介绍和研究。 【关键词】：图像滤波; 自适应滤波; LMS 现实中我们得到的图象信号都或多或少的被噪声污染，因此在进行进一步的边缘检测、图象分割、特征提取、模式识别等处理之前，尽量减少噪声是一个非常重要的预处理步骤。遗憾的是，迄今为止没有一种通用的滤波算法能对不同类型的图象都能取得很好的效果，就是对同一幅图象，如果噪声类型不同，滤波的效果也各异。而且不同的研究目的、实际图象特点、噪声的统计特征和频谱分布的规律，滤波算法也应不同。因为噪声伴随在图象中，根据不同的研究目的，而且为了进一步进行更高层次的处理，有必要对图象进行去除噪声。这也是在图像处理系统中，图像预处理工作如此重要的原因。 滤波器研究的一个基本问题就是:如何设计和建立最佳或最优的滤波器。所谓最佳滤波器是指能够根据某一最佳准则进行设计的滤波器。20世纪40年代，维纳奠定了关于最佳滤波器研究的基础。假定线形滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程;并且已知它们的二阶统计特性，根据最小均方误差准则，维纳求得了最佳线形滤波器的参数。这种滤波器成为维纳滤波器。要实现维纳滤波，就要求:(1)输入信号时广义平稳的；(2)输入信号的统计特征是已知的。根据其他最佳准则的滤波器已有同样要求，比如卡尔曼滤波器。然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，用维纳滤波器实现不了最优滤波。在这种情况下，自适应滤波能够提供卓越的滤波性能。 1.自适应滤波器概述 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。 常用的一些自适应滤波器的结构有开环和闭环自适应结构等，如图1-1所示。自适应算法主要根据滤波器输入的统计特性进行处理。它可能还与滤波器输出和其他数据有关。开环算法的控制输出仅取决于滤波器的输入和某些其他输入函数，但绝小取决于滤波器的输出。闭环算法的控制输出则是滤波器输入、滤波器输出以及某些其他输入的函数。图1-2给出了两种典型的闭环结构自适应滤波器结构图。

无人机武器系统及其发展应用综述+

无人机武器系统及其发展应用综述 摘要：主要介绍了无人机系统组成、发展历程、战场应用及其发展趋势，对 引言 21世纪，对战场信息的掌控程度主导着战争的成败，集侦察、情报传输和火力打击于一身的无人机已成为信息化战场的“新宠”。 1 无人机简介 1.1 无人机定义 无人机是一种由动力驱动、机上无人驾驶、可重复使用、利用无线电遥控设备或自备程序控制系统进行操纵的航空器。航空器的简称:英文常用Unmanned Aerial Vehicle表示，缩写为UA V。无人机与有人机、航模、导弹的区别见表1—3。 1.2 无人机系统组成及其功用 无人机武器系统是指无人机本身和完成战斗任务所用的必要设备、设施的全体，概括地讲，由飞行平台与任务设备两大部分组成。

机体通常由机翼、机身、尾翼等组成，为支持无人机在空中稳定飞行提供良好的 气动外形，为为其机载设备提供足够的装载空间。 起降装置用来保证无人机正常起飞和着陆。 动力装置包括发动机和保证其正常工作的附件和系统，它是无人机的动力源，使无人机获得速度和升力。 控制与导航系统是保障和规划无人机稳定地沿预定航线飞行，到达目标区域。其主要包括机载测量设备、飞行控制与管理设备、定位和导航设备、飞行指挥与航迹控制设备等。 数据链用来完成对无人机的遥控、遥测、跟踪定位及数据信息传输，构成天地回路，还能实现与上级及友邻部队的通信。分为机载和地面两部分，主要包括射频收发设备、调制解调设备、天线等。 任务设备是用来完成指定任务的装备，不同用途的无人机安装不同的任务设备。 此外，无人机武器系统一般还包括后勤保障系统，如运输设备、装卸设备、测试设备、地面电源、维修设备等。 1.3 无人机分类 历经70多年的发展，至今出现了各种各样的无人机。目前，从不同的角度出发对无人机的分类方法也多种多样。现介绍几种常用的分类方法，见图2。 图2 无人机分类 1.4 无人机的特点 与有人机相比，无人机有以下主要特点[无人机技术] ：1）成本低廉；2）重量轻尺寸小；3）机动性好；4）隐形性好，生存力强；5）适应性强；6）可在危险条件下执行任务。 图1 无人机武器系统组成框图

无人机概述与系统组成

无人机概述及系统组成 无人机（ UAV）的定义 无人机驾驶航空器（UA： Unmanned Aircraft ），是一架由遥控站管理（包括远程操纵或自主飞行）、不搭 载操作人员的一种动力空中飞行器，采用空气动力为飞行器提供所需的升力，能够自动飞行或远程引导；既能一次性使用也能进行回收；能够携带致命性和非致命性有效负载。 以下简称无人机。 无人机系统的定义及组成 无人机系统（ UAS：Unmanned Aircraft System），也称无人驾驶航空器系统（RPAS：Remotely Piloted Aircraft System），是指一架无人机、相关的遥控站、所需的指令与控制数据链路以及批准的 型号设计规定的任何其他部件组成的系统，无人机系统包括地面系统、飞机系统、任 务载荷和无人机使用保障人员。 无人机系统驾驶员的定义 无人机系统驾驶员，由运营人指派对无人机的运行负有必不可少职责并在飞行期间适时操纵飞行控制的人。 无人机系统的机长，是指在系统运行时间内负责整个无人机系统运行和安全的驾驶员。 无人机和航模的区别 一、定义不同 无人机是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。航 空模型是一种重于空气的，有尺寸限制的，带有或不带有动力装置的，不能载人的航 空器，就叫航空模型。 二、飞行方式不同 唯一的区别在于是否有导航飞控系统，能否实现自主飞行。通俗来说，无人机可以实现自主飞行，而航模不可以，必须由人来通过遥控器控制。也就是无人机的本身是带了“大脑”飞行，可能“大脑”受限于人 工智能，没有人脑灵光。但是航模的“大脑”始终是在地面，在操纵人员的手上。 三、用途不同 无人机更偏向于军事用途或民用特种用途，而航空模型更接近于玩具。昆明劲鹰无人机专业从事航测无人机设备的设计、生产、销售、及航测航拍服务，费用低、技术强、工期短、精度高，是中国技术顶尖

几种横向自适应滤波算法及其改进研究

第三章 几种横向自适应滤波算法及其改进研究 3.1 自适应横向滤波器的定义及其性能函数 3.1.1 横向自适应滤波器 横向自适应滤波器是一类基本的自适应滤波器形式[8]。所谓自适应实现是指：M 阶滤波器的抽头权系数01,...,M w w -，可以根据估计误差()e n 的大小自动调节，使得某个代价函数最小。 令()W n 表示图2.1中的滤波系数矢量，011()[(),(),...,()]M W n w n w n w n -=，滤波器抽头输入信号矢量()[(),(1),...,(1)]U n u n u n u n M T =--+，显然，输出信号()y n 为 1 0()()()()M i i y n wu n i W n U n -T ==-=∑ (3-1) 式中T 表示转置。利用图2.5中的输出信号和输入信号之间的关系，误差序列 ()()()()e n d n W n U n H =- (3-2) 显然，自适应滤波器的控制机理是用误差序列()e n 按照某种准则和算法对其系数()W n 进行控制的，最终使自适应滤波的目标（代价）函数最小化，达到最佳滤波效果。 按照均方误差（MSE ）准则所定义的目标函数是： 22()(){|()|}{|()()|}def J n n E e n E d n W U n ξH ===- (3-3) 将式（3-1）代入式（3-3），目标函数可以重新写为 2[()]2[()()()][()()()()]E d n E d n W n U n E W n U n U n W n ξH H H =-+ (3-4) 当滤波器的系数固定时，目标函数可以写为 2[()]2E d n W P W RW ξT T =-+ (3-5) 其中，[()()]R E U n U n T =是输入信号的自相关矩阵，[()()]P E d n U n =是期望信号和输入信号的互相关矢量。

无人机的飞行控制与导航

无人机的飞行控制与导航 形形色色的无人机已经成为未来信息化、网络化战争基础性的作战装备,各国对于无人机系统的发展也不遗余力。然而很多人对于无人机系统及其技术全貌却并不一定有着清晰的了解。航空专家傅前哨将通过一系列文章,向你阐述无人机的相关技术及最新发展。 Q 无人驾驶飞行器系统都有些什么样的装备和设施? A 无人驾驶飞行器的使用需要一套专门的装置和设备。整个系统包括若干架无人驾驶飞机(或其它航空器)、地面控制系统(如遥控站)、地面支援保障设备以及起飞、回收装置等。例如,“猎人”军用无人机系统,共含8架可携带侦察设备的无人机、两个地面控制站、1个任务规划站、4个分离式接收站、1个发射回收装置等。无人驾驶的飞机、直升机、飞艇等主要由机体、动力装置、机载导航定位系统、飞行控制系统、起飞和回收装置以及有效载荷(如侦察设备、电子对抗设备、信息传输设备、机载武器等)组成。无人驾驶飞行器上没有乘员,因此领航员、驾驶员的任务需要由导航定位系统、飞行控制系统、自动驾驶仪等设备来完成。 Q 无人驾驶飞行器的控制方法有几种,各有什么优缺点? A 无人机的飞行控制方式较多,目前采用的主要有线控、有线电遥控、无线电遥控,程控等几种。 所谓线控,就是用手持的钢丝线对动力无人机进行操纵,此法多用于竞技航模。 有线电遥控是一种相对简单,且成本较低的操纵方式。地面站人员通过电缆或光缆将各种控制信号传输给无人机,操纵其飞行和工作,而无人机则通过电缆将侦测到的信息送回地面站。其缺点是受电缆长度,重量的限制,飞行器的航程和升限都不大,活动区域和观察范围较小。 一些小型的,微型的无人侦察机也采用目视遥控的方式进行操纵。这类无人机上大都安装有一部与手持式遥控器配套的小型多通道无线电接收机。机载接收机收到由地面遥控发射机发来的操纵指令后,将控制信号分配给各舵机,由其完成翼面,油门的控制,开启,关闭某些设备,完成对无人机的操纵。 超视距遥控的工作原理是,地面遥控站的人员通过目视、光学设备、雷达系统等,实时获取无人机的姿态,方位,距离,速度、高度等信息,并对其进行跟踪,定位和控制。当发现无人机偏离预定航线,空中姿态出现偏差或需要人为地改变其飞行状况时,地面站发出无线电遥控指令,操纵无人机恢复或调整其飞行轨迹,这种方式可称之为单向无线电遥控。某些无人机上装有机载数据采集与传输系统或专用的前视摄像装置,可通过数传电台或数据链向地面无线电测控站发送无人机自身的飞行数据等,并在地面站计算机上模拟显示出相关的仪表显示、飞机姿态、飞行航迹等。如果通过电视图像传输系统向地面遥控站发送现场的前视图像和座舱图像,地面站的人员还可根据无人机传回的图像和数据,监视、判断它的飞行情况,并通过遥控装置操纵其飞行,这种遥控方式被称为双向无线电遥控。现代无人机有许多机型都采用后一种遥控方式。而美国在20世纪70年代研制的F-15缩比自由飞模型和HiMAT无人驾驶研究机则采用了前一种遥控方式。 采用无线电遥控方式时,无人机的活动半径和飞行自由度主要受机载和地面遥控设备的发射功率、无线电波的传输距离以及飞行器本身性能的限制。受地球曲率、遥控设备发射功率等因素的影响,地面站的作用距离一般较短,往往只能用

自适应滤波算法的研究分析

自适应滤波算法的研究 第1章绪论 1.1课题背景 伴随着移动通信事业的飞速发展，自适应滤波技术应用的范围也日益扩大。早在20世纪40年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)，用线性最小均方误差估计准则设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性偏离设计条件，则它就不是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到60年代初，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器己成功地应用到许多领域，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可作非线性滤波。实质上，维纳滤波器是卡尔曼滤波器的一个特例。 在设计卡尔曼滤波器时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要求对信号和噪声的统计特性有先验知识，但在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波。 Widrow B等于1967年提出的自适应滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多象维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。因此，近十几年来，自适应滤波理论和方法得到了迅速发展。[1] 自适应滤波是一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。

无人机概述及系统组成

无人机概述及系统组成 无人机（UAV）的定义 无人机驾驶航空器（UA：Unmanned Aircraft），是一架由遥控站管理（包括远程操纵或自主飞行）、不搭载操作人员的一种动力空中飞行器，采用空气动力为飞行器提供所需的升力，能够自动飞行或远程引导；既能一次性使用也能进行回收；能够携带致命性和非致命性有效负载。 以下简称无人机。 无人机系统的定义及组成 无人机系统（UAS：Unmanned Aircraft System），也称无人驾驶航空器系统（RPAS：Remotely Piloted Aircraft System），是指一架无人机、相关的遥控站、所需的指令与控制数据链路以及批准的型号设计规定的任何其他部件组成的系统，无人机系统包括地面系统、飞机系统、任务载荷和无人机使用保障人员。 无人机系统驾驶员的定义 无人机系统驾驶员，由运营人指派对无人机的运行负有必不可少职责并在飞行期间适时操纵飞行控制的人。 无人机系统的机长，是指在系统运行时间内负责整个无人机系统运行和安全的驾驶员。 无人机和航模的区别 一、定义不同 无人机是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。航空模型是一种重于空气的，有尺寸限制的，带有或不带有动力装置的，不能载人的航空器，就叫航空模型。 二、飞行方式不同 唯一的区别在于是否有导航飞控系统，能否实现自主飞行。通俗来说，无人机可以实现自主飞行，而航模不可以，必须由人来通过遥控器控制。也就是无人机的本身是带了“大脑”飞行，可能“大脑”受限于人工智能，没有人脑灵光。但是航模的“大脑”始终是在地面，在操纵人员的手上。 三、用途不同 无人机更偏向于军事用途或民用特种用途，而航空模型更接近于玩具。昆明劲鹰无人机专业从事航测无人机设备的设计、生产、销售、及航测航拍服务，费用低、技术强、工期短、精度高，是中国技术顶尖的航测航拍无人机设计制造及航飞服务商。