【摘 要】
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针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方(LMS)算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘(RLS)算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。
【机 构】
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武汉理工大学交通学院,中国船舶工业系统工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点国际合作研究项目(51720105011),国家自然科学基金青年项目(51709211),某国防科技重点实验室开放基金项目(SSDKKFJJ-2018-02)。
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针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方(LMS)算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘(RLS)算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。
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