一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法和系统，包括：步骤110，基于输入信号，获取期望输出向量；步骤120，将所述输入信号输入初始自适应滤波器，所述初始自适应滤波器输出实际输出向量；步骤130，基于所述期望输出向量和所述实际输出向量的差值，确定所述初始自适应滤波器的输出误差；步骤140，基于所述输出误差，通过随机梯度上升法，更新所述初始自适应滤波器；重复执行步骤110

【技术实现步骤摘要】
一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法和系统


[0001]本专利技术涉及数字滤波器
，具体而言，涉及一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法和系统。

技术介绍

[0002]自适应滤波算法被广泛应用于信号处理领域的各种场景，如飞行器建模，回声消除、信道均衡、滤波和反滤波、自适应均衡等。比如在飞行器模型中，通过风洞试验得到数据然后通过自适应滤波方法，如最小均方算法等对参数进行估计，得到气动模型。然而，在实际环境中，如：水下声学信号、低频大气噪声、各种类型的人为噪声等，经常会遇到一类振幅呈现冲动特性的信号或噪声。冲激噪声可以说是传统自适应滤波算法的噩梦。目前有多种方向解决这一问题，其中一种是仍然利用基于二阶统计量的代价函数构成算法，但是优化的核心是引入一些特有的算法来表明计算误差。
[0003]仿射投影算法(APA)是将当前权系数向量正交投影到由投影顺序定义的仿射子空间上，使用当前和过去时刻的输入向量来更新权系数向量，在处理彩色输入和一些高度相关的输入信号时有很好的表现，本质上是一种梯度下降类算法。仿射投影算法专利技术以后，有各种方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法，其特征在于，包括：步骤110，基于输入信号，获取期望输出向量；步骤120，将所述输入信号输入初始自适应滤波器，所述初始自适应滤波器输出实际输出向量；步骤130，基于所述期望输出向量和所述实际输出向量的差值，确定所述初始自适应滤波器的输出误差；步骤140，基于所述输出误差，通过随机梯度上升法，更新所述初始自适应滤波器；重复执行步骤110
‑
步骤140，迭代更新所述初始自适应滤波器，直到满足预设条件，得到自适应滤波器。2.根据权利要求1所述的适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法，其特征在于，所述步骤110包括：步骤111，基于回归模型，预先设定滤波器系统的最优权重；步骤112，将所述输入信号与所述最优权重卷积相乘，得到中间输出信号；步骤113，对所述中间输出信号叠加脉冲噪声信号，得到期望输出信号；在连续的多个时刻重复步骤111
‑
步骤113，将得到的多个所述期望输出信号组合成所述期望输出向量。3.根据权利要求2所述的适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法，其特征在于，所述期望输出信号d(t)的表达式为：d(t)＝w
oT
u(t)+v(t)其中，w
o
表示最优权重，表示最优权重，和分别表示多个最优子权重，[*]
T
表示转置，M表示滤波器系统的信道长度；u(t)表示输入信号，u(t)＝[u(t),u(t
‑
1),...,u(t
‑
M+1)]
T
，u(t)、u(t
‑
1)和u(t
‑
M+1)分别表示多个时刻的输入子信号，t表示瞬时时刻；v(t)表示脉冲噪声信号。4.根据权利要求1所述的适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法，其特征在于，所述步骤120包括：将连续的多个时刻的所述输入信号组成输入信号矩阵；将所述初始自适应滤波器的抽头权重向量的转置与所述输入信号矩阵相乘，得到所述实际输出向量。5.根据权利要求4所述的适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法，其特征在于，所述实际输出向量y(t)的表达式为：y(t)＝w
T
(t)U(t)其中，w
T
(t)表示抽头权重向量，[*]
T
表示转置，w(t)＝[w1(t),w2(t),...,w
M
(t)]
T
，w1(t)、...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兴立，李国亮，王子逸，陈俊杰，高兴旺，周玉正，方强，童林灵，徐鹏，穆奕帆，张洪斌，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：