基于FRFT的LFM信號的自適應(yīng)濾波研究.pdf

1、自適應(yīng)濾波算法在自適應(yīng)信號處理中應(yīng)用廣泛,是當前值得關(guān)注的研究技術(shù)。由于自適應(yīng)濾波具有隨時跟蹤信號環(huán)境變化的特點,因此更適合用來處理非平穩(wěn)信號。線性調(diào)頻信號(LFM)是在近幾年飛速發(fā)展,應(yīng)用廣泛的典型非平穩(wěn)信號,而基于分數(shù)階傅里葉變換的LFM信號的處理備受矚目,由于LFM信號在分數(shù)階傅里葉域具有時頻聚焦性的優(yōu)點,所以此類信號在分數(shù)階傅里葉變換域能獲得較好的性能分析。因此,本文針對非平穩(wěn)信號在分數(shù)階傅里葉變換域進行自適應(yīng)濾波展開研究,對分

2、數(shù)階傅里葉變換域信號的濾波及其濾波算法的相關(guān)原理問題展開深入探討,研究內(nèi)容和主要創(chuàng)新如下:
　　1.根據(jù)傳統(tǒng)的LMS算法的原理,分析了各類變換域LMS算法的特點及應(yīng)用,重點分析了分數(shù)階傅里葉變換域自適應(yīng)濾波的特點及濾波性能分析。
　　2.本文利用了線性調(diào)頻信號在分數(shù)階傅里葉變換域上具有很好的時頻聚焦性的特點,來實現(xiàn)信號在分數(shù)階傅里葉域的自適應(yīng)濾波,并對傳統(tǒng)的LMS算法做出了改進,算法中步長的處理中引入了一個限制因子,提出了基

3、于分數(shù)階傅里葉變換的改進步長的FRFT-LMS方法,此算法可以較好地解決濾波收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào)量之間的矛盾。仿真結(jié)果表明,此改進步長FRFT-LMS算法濾波比傳統(tǒng)的LMS算法有更好的濾波效果。
　　3.提出了分數(shù)階傅里葉域凸組合LMS算法(FRFT-CLMS)。凸組合算法是近幾年出現(xiàn)的濾波器的新型組合方法,它克服了傳統(tǒng)單一濾波器的不足,能夠解決算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。本文利用此濾波算法的特點,結(jié)合分數(shù)階傅里葉變換的時頻

4、分析性能,實現(xiàn)了LFM信號在分數(shù)階傅里葉域的自適應(yīng)凸組合濾波。
　　由于固有的CLMS算法的自適應(yīng)步長在整個系統(tǒng)中是固定的,而使得濾波算法對于誤差項、輸出項等有很高的精度要求,而且在較強噪聲干擾的環(huán)境下的濾波性能較差。因此提出改進的FRFT-CLMS算法,將改進步長的FRFT-LMS濾波器引入凸組合濾波器中,與一個快速的濾波器并聯(lián)凸組合,能夠很好地處理收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的問題,它的自適應(yīng)步長是適應(yīng)系統(tǒng)環(huán)境隨時變化的,在濾波過程