Kalman濾波及其抑制超寬帶窄帶干擾的應(yīng)用研究.pdf

1、卡爾曼在1960年采用遞歸數(shù)學(xué)方程解決了離散線性濾波問題,從此以后,隨著計算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展,卡爾曼濾波已經(jīng)被人們廣泛地研究和運(yùn)用?？柭鼮V波是一種時域狀態(tài)空間濾波方法,其數(shù)據(jù)存儲量較小,估計均方誤差最優(yōu),可以處理一維或多維的平穩(wěn)或非平穩(wěn)的隨機(jī)信號。由于其設(shè)計簡單易于計算機(jī)模擬實現(xiàn)等優(yōu)點,其已被廣泛用于導(dǎo)航、通信、工業(yè)控制、地質(zhì)勘探、無線定位等多個領(lǐng)域,成為目前備受關(guān)注的課題。
　　基于卡爾曼濾波估計理論,結(jié)合超寬帶通信技術(shù)的

2、特點,本文對卡爾曼濾波在超寬帶信號干擾抑制應(yīng)用方面進(jìn)行了深入細(xì)致地研究。本文內(nèi)容主要從兩大方面進(jìn)行闡述。一方面,對Kalman濾波在超寬帶窄帶平穩(wěn)信號干擾抑制的應(yīng)用進(jìn)行研究。根據(jù)線性時間序列的平穩(wěn)特性,將窄帶平穩(wěn)信號作為系統(tǒng)的狀態(tài)方程,而超寬帶系統(tǒng)接收信號作為觀測方程,建立一個時域的Kalman濾波基本方程,進(jìn)行模擬仿真。但模擬結(jié)果顯示:當(dāng)窄帶平穩(wěn)信號的AR(p)模型參數(shù)較少時,該算法不能將模擬窄帶平穩(wěn)隨機(jī)信號。因此,對上述Kalman

3、濾波算法進(jìn)行了改進(jìn),并將改進(jìn)后的Kalman濾波算法與改進(jìn)前的算法進(jìn)行模擬仿真實驗比較。另一方面,研究了多尺度Kalman濾波算法對超寬帶系統(tǒng)中分形噪聲信號的干擾抑制作用。先簡單介紹了小波變換的基礎(chǔ)理論和分形噪聲信號的概念。然后對非平穩(wěn)的分形噪聲信號進(jìn)行多尺度小波分解,根據(jù)小波系數(shù)的平穩(wěn)性質(zhì),將每個尺度上的小波系數(shù)建模為對應(yīng)的平穩(wěn)時間序列模型。最后,結(jié)合離散UWB系統(tǒng)的觀測信號模型,推導(dǎo)出Kalman濾波的空間狀態(tài)模型,并采用計算機(jī)Ma