本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤...本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。展开更多
目前基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线定位算法既不能在基于距离平方差(Squared Range Difference,SRD)的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差(Range Difference,RD)的...目前基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线定位算法既不能在基于距离平方差(Squared Range Difference,SRD)的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差(Range Difference,RD)的误差平方和最小模型中获得普通最小二乘准则下的全局最优解。将泰勒级数法与约束总体最小二乘法(Constraint Total Least Square,CTLS)相结合,提出一种基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法(CTLS Taylor)。利用CTLS方法获得目标节点的粗估计位置,并将该位置作为泰勒级数展开法的初始点,通过迭代,获得目标节点的精估计位置。仿真结果表明,CTLS Taylor算法不仅能够获得与QCLS Taylor算法相同的定位精度,而且迭代次数有了明显减少;同时与CTLS定位算法相比,当测量噪声较高时,CTLS Taylor算法的定位精度更高。展开更多
文摘本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。
文摘目前基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线定位算法既不能在基于距离平方差(Squared Range Difference,SRD)的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差(Range Difference,RD)的误差平方和最小模型中获得普通最小二乘准则下的全局最优解。将泰勒级数法与约束总体最小二乘法(Constraint Total Least Square,CTLS)相结合,提出一种基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法(CTLS Taylor)。利用CTLS方法获得目标节点的粗估计位置,并将该位置作为泰勒级数展开法的初始点,通过迭代,获得目标节点的精估计位置。仿真结果表明,CTLS Taylor算法不仅能够获得与QCLS Taylor算法相同的定位精度,而且迭代次数有了明显减少;同时与CTLS定位算法相比,当测量噪声较高时,CTLS Taylor算法的定位精度更高。
