[发明专利]一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法

说明书

本发明涉及一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法，属于数字信号处理领域；步骤一、设置LMS自适应滤波器的性能指标；步骤二、根据步骤一的性能指标，设置LMS自适应滤波器的选取采样率；步骤三、根据步骤一的性能指标，设置LMS自适应滤波器的权值更新步长μ；步骤四、优化LMS自适应滤波器的期望信号d(n)；根据期望信号d(n)设置采样点数Δ；步骤五、设置LMS自适应滤波器的阶数M；完成LMS自适应滤波器的设计；本发明兼顾了动静态性能要求，适用于高精度大动态控制系统，具有结构简单、工程实现方便等优点。

技术领域

本发明属于数字信号处理领域，涉及一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法。

背景技术

高速、高机动飞行器具有突出的快时变、强耦合、非线性和不确定性等特点，这给系统的高精度控制带来了严峻的挑战。光纤陀螺具有工作原理先进、结构简单、无活动部件及抗冲击能力强等优点，是高精度闭环控制的理想角运动敏感元件。但光纤陀螺相比于传统的机械陀螺，其输出信号易受光路、电路随机噪声的干扰，产生的角速率漂移会严重影响系统控制精度。为了实现系统的高精度控制，需要对控制系统中的反馈信号—光纤陀螺输出进行滤波。

目前，工程中广泛采用低通滤波器对陀螺信号进行滤波，滤波器的截止频率、通带等参数主要根据工程要求及经验确定。由于传统低通滤波器采用固定滤波器系数，难以满足光纤陀螺非平稳随机信号条件下的精确滤波。自适应滤波器则能够实时地调节当前时刻的滤波系数以适应随机信号的时变统计特性，可以实现一定意义下的最优滤波，因此更加适用于光纤陀螺输出信号的滤波处理。在自适应滤波器设计中，最小均方(Least MeanSquare，LMS)算法使用随机梯度下降的方法实现代价函数的最小化，具有计算复杂度低、无需统计数据的先验知识和均值无偏地收敛到维纳解等优点，成为自适应算法中应用最广泛的一种。为解决各类实际问题，相关学者提出了诸多变步长LMS算法及变换域的LMS算法。文献针对光纤陀螺输出噪声的问题，提出了基于归一化LMS算法的前向线性预测滤波器的降噪方法，提高了惯导的初始对准精度。文献提出了变步长符号的LMS自适应消噪方法，实验结果表明该方法在滤波稳定性、滤波精度和实时性等综合性能方面具有一定的优越性。然而，目前大多LMS自适应滤波器的相关研究均以静态滤波精度作为主要设计指标，没有考虑时延特性，适用于陀螺寻北和初始对准等动态性要求较低的场景，无法满足高动态条件下控制系统的滤波需求。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法，兼顾了动静态性能要求，适用于高精度大动态控制系统，具有结构简单、工程实现方便等优点。

本发明解决技术的方案是：

一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法，包括如下步骤：

步骤一、设置LMS自适应滤波器的性能指标；

步骤二、根据步骤一的性能指标，设置LMS自适应滤波器的选取采样率；

步骤三、根据步骤一的性能指标，设置LMS自适应滤波器的权值更新步长μ；

步骤四、优化LMS自适应滤波器的期望信号d(n)；根据期望信号d(n)设置采样点数Δ；

步骤五、设置LMS自适应滤波器的阶数M；完成LMS自适应滤波器的设计。

在上述的一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法，所述步骤一中，LMS自适应滤波器的性能指标为：对于角频率为20Hz以下的输入信号所产生的幅值变化不大于1dB；保证角频率为20Hz的正弦输入信号所产生的相位延迟不超过0.2618rad。

在上述的一种基于高精度控制系统的LMS自适应滤波器设计方法，所述步骤二中，LMS自适应滤波器的选取采样率为500Hz。