针对含噪信号的自适应跟踪微分器改进研究

发布时间：2018-10-08 16:47

【摘要】：跟踪含噪信号时,传统的自适应跟踪微分器会有扰动引入到速度因子和滤波因子参数中,导致系统跟踪紊乱从而跟踪到噪声。针对这个问题,分析了噪声引入的原因,研究了传统自适应跟踪微分器的性能,提出了将跟踪间距的滑动窗口标准差估计作为输入的自适应函数来调整滤波因子和速度因子的改进跟踪微分器(IATD)的实现方法。仿真结果表明,IATD具有精确的参数调整能力,噪声条件下拥有更快的跟踪速度,同时在宽范围信噪比条件下也具有更强的噪声抑制能力。
[Abstract]:When tracking noisy signal, the traditional adaptive tracking differentiator will introduce disturbance into the parameters of velocity factor and filter factor, which leads to the system tracking disorder and tracking noise. In order to solve this problem, the cause of noise introduction is analyzed, and the performance of traditional adaptive tracking differentiator is studied. This paper presents an improved tracking differentiator (IATD) which uses the sliding window standard deviation estimation of tracking distance as an input adaptive function to adjust the filter factor and the velocity factor. The simulation results show that IATD has the ability of precise parameter adjustment, faster tracking speed under noise and stronger noise suppression under wide SNR.
【作者单位】： 武汉理工大学自动化学院;
【基金】：国家国际科技合作专项(2012DFA11180)
【分类号】：TN713

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本文编号：2257515