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[发明专利]空间滤波器的建模方法-CN201810678026.X在审
发明人：刘若鹏;赵治亚;曹春柳 -专利权人：深圳光启尖端技术有限责任公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明提供了空间滤波器的建模方法。空间滤波器的建模方法包括：获取自适应滤波算法的公式；以及将自适应滤波算法的公式改变为流水线型自适应滤波算法公式，其中，所述流水线型自适应滤波算法公式基于预定时刻之前的输入信号和误差信号估计当前的期望信号以实现并行运算本发明采用放宽延时技术与和放宽技术，串行算法修改为可以并行处理的流水线型自适应滤波算法。从而通过并行运算大幅度提高的滤波速度。
自适应滤波算法流水线型空间滤波器并行运算建模并行处理串行算法期望信号误差信号预定时刻滤波延时

[发明专利]基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法-CN201110333619.0有效
发明人：金天;王玉宝;卫奇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-10-28 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G01S19/37 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法，包括（1）建立定位滤波模型；（2）设定滤波器初始参数；（3）运用UKF滤波算法对状态量进行滤波；（4）运用模糊逻辑系统求解强跟踪自适应算法中的软化因子；（5）强跟踪自适应算法中自适应因子求解；（6）历元时刻递加1，读取下一时刻观测，返回步骤（4），直至结束。本发明通过在UKF滤波算法基础上引入强跟踪自适应算法，并在强跟踪自适应算法中采用新递推算法估计信息协方差矩阵，对强跟踪算法中软化因子采用模糊逻辑推理系统进行求解，根据历元时刻滤波器的工作状况对软化因子进行实时估计在卫星导航用户接收机位置估计中，可大大地提高载体适应动态性的能力和定位性能。
基于模糊逻辑自适应跟踪 ukf 定位滤波算法

[发明专利]偶数阶互调噪声消除电路和方法-CN201110462293.1有效
发明人： S·赫青格;G·许贝尔;H·马里奥;C·勒德雷尔;A·迈耶;B·诺伊劳特 -专利权人：英特尔德国有限责任公司
申请日： 2011-12-01 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种消除TX引发的偶数阶互调产物的简化自适应滤波算法。本发明的一个实施例涉及一种包括被分别配置为基于传输路径中的传输信号接收自适应滤波器输入信号的第一和第二实值自适应滤波器的自适应滤波装置。第一实值自适应滤波器被配置为对输入信号操作实值自适应滤波算法来估计期望信号中的第一互调噪声分量(例如，同相分量)并消除估计的噪声。第二实值自适应滤波器被配置为对输入信号操作实值自适应滤波算法来估计期望信号中的第二互调噪声分量(例如，正交相位分量)并消除估计的噪声。因而，每个滤波器操作实值自适应算法来消除噪声分量，从而去除了来自自适应滤波过程的分量间的复交叉项。
消除 tx 引发偶数阶互调产物简化自适应滤波算法

[发明专利]一种用于船舶动力定位位置参考系统的自适应滤波方法-CN201310169184.X无效
发明人：林孝工;徐树生;郭博;谢业海 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2013-05-09 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于船舶动力定位位置参考系统的自适应滤波方法，当测量系统正常时，子系统运行SRCKF滤波算法，当系统出现测量噪声变化时，子系统运行自适应SRCKF滤波算法，所说的自适应SRCKF滤波算法为：引入自适应系数h_k+1，更新SRCKF滤波算法的新息协方差平方根系数式和状态估计的误差协方差平方根系数式。
一种用于船舶动力定位位置参考系统自适应滤波方法

[发明专利]一种基于误差控制的卡尔曼滤波自适应滤波算法-CN202011519453.7在审
发明人：陈月云;贾永发;郝聪慧;杜利平 -专利权人：北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于误差控制的卡尔曼滤波自适应滤波算法，考虑到初始滤波计算过程及系统状态突变的场景下，由于观测误差过大，造成滤波结果不稳定的情况，在自适应卡尔曼滤波算法的基础上，基于观测误差的协方差矩阵，设计一个自适应抑制因子，再利用该自适应抑制因子构建观测误差协方差矩阵的自适应修正模型，最后结合卡尔曼滤波算法的预测及更新模型，利用当前时刻系统状态的测量值和预测值，得到系统当前时刻较为精确的最终状态。本发明通过设计自适应抑制因子对系统进行误差控制，降低了观测误差对于卡尔曼增益的影响，提升了基于滤波算法估计系统状态结果的稳定性。
一种基于误差控制卡尔滤波自适应算法

[发明专利]基于复合滤波算法的滤波器优化方法、系统、装置及介质-CN202211694377.2在审
发明人：詹振辉;董嘉阳;周倜;王业民 -专利权人：天翼物联科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于复合滤波算法的滤波器优化方法、系统、装置及介质，包括：构建自适应滤波器；确定LMS‑RLS复合滤波算法的初次迭代次数和二次迭代次数；根据初次迭代次数利用改进变步长LMS算法对自适应滤波器进行初次迭代优化；根据二次迭代次数利用改进变遗忘因子RLS算法对初次迭代优化后的自适应滤波器进行二次迭代优化，得到复合滤波优化后的自适应滤波器。本发明采用改进变步长LMS算法减少了计算量，提高运算速度，降低了对系统的算力要求，采用改进变遗忘因子RLS算法进行收敛，提高了收敛速度和估计精度，从而在保证估计精度的前提下，提高了自适应滤波器的优化效率
基于复合滤波算法滤波器优化方法系统装置介质

[发明专利]一种变正则化比例归一化子带自适应滤波方法-CN201711189964.5有效
发明人：唐加能;郑洋 -专利权人：华侨大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变正则化比例归一化子带自适应滤波方法，基于归一化子带自适应滤波算法的助听器反馈控制系统，基于比例自适应技术和变正则化参数变化，结合子带自适应滤波算法，更新自适应滤波器；为了进一步提高自适应滤波算法的性能，本发明基于输入信号、均方误差和估计系统噪声能量，通过均方偏差最大下降原理，更新正则化参数，形成了变正则化比例的参数更新子带自适应滤波的方法；将该方法应用于助听器的声反馈系统中，能取得更好的声反馈抑制效果
一种正则比例归一化自适应滤波方法

[发明专利]基于自适应参数的变阶数LMS滤波器-CN201710283959.4在审
发明人：殷波;祁艳杰;臧睦君 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2017-04-26 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应参数的变阶数LMS滤波器，自适应参数的变阶数LMS滤波器，它包括输入含噪信号装置、自适应算法、输出信号装置；所述的自适应算法的虚拟微阶数迭代公式为基于自适应参数的虚拟微阶数迭代公式，具体为提出自适应的参数值，该参数可以根据滤波器的状态自动地调整参数值的大小，在初始阶段，自适应参数的值较大，算法的收敛速度快，在稳态阶段，自适应参数的值较小，算法的稳态误差小；并提出限定的Arctangent参数值，利用Arctangent函数对参数值的变化范围进行限定，避免了FT算法的阶数跳变和难以收敛的问题，增加了变阶数LMS算法的稳定性。
基于自适应参数变阶数 lms 滤波器

[发明专利]基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法-CN201810746579.4有效
发明人：程兰;任密蜂;王凯;续欣莹;阎高伟;韩晓明 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G01S19/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于递归广义最大互熵的自适应数字信号估计方法，具体为基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法。在自适应多径估计方法基本原理是通过期望信号与自适应滤波器输出的估计信号比较得出误差信号，然后误差信号经过自适应滤波算法实时调节滤波器抽头系数，以此跟踪并估计信号和未知噪声的统计特性。当自适应多径信号估计算法收敛时，从滤波器抽头的权值系数以及滤波器抽头延迟时间，可以获得多径信号的参数信息。本发明解决了非高斯噪声环境下的多径估计器性能下降问题，用自适应滤波器对多径信号进行参数估计，通过自适应滤波算法实时调节滤波器系数，以此跟踪输入响应的时变特性,实现了一种基于RGMCC的自适应多径估计方法
基于递归广义最大自适应估计方法

[发明专利]一种结合协方差和Sage-Husa滤波技术的自适应滤波方法-CN201811057420.8在审
发明人：杨君;王三舟;宋宇;王清正;宋高顺 -专利权人：北京机械设备研究所
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合协方差和Sage‑Husa滤波技术的自适应滤波方法，属于组合导航自适应滤波技术领域，解决了现有技术中组合导航系统的导航精度易受外部环境影响而降低、可靠性差的问题。一种结合协方差和Sage‑Husa滤波技术的自适应滤波方法，包括以下步骤：将载波相位差分GPS与捷联惯导组成SINS/DGPS组合导航系统，建立SINS/DGPS组合导航系统的滤波器数学模型；利用Sage‑Husa自适应卡尔曼滤波算法，对SINS/DGPS组合导航系统进行滤波；基于协方差匹配技术的滤波发散判据对Sage‑Husa自适应滤波算法进行改进，利用改进后的Sage‑Husa自适应滤波算法对SINS/DGPS组合导航系统进行滤波。实现了组合导航系统的自适应滤波，提高了滤波精度与稳定性，满足了组合导航系统高精度和高可靠性的要求。
组合导航系统自适应滤波滤波滤波技术协方差自适应滤波算法卡尔曼滤波算法滤波器协方差匹配载波相位差高可靠性数学模型外部环境组合导航自适应发散判据改进

[发明专利]自适应滤波方法、自适应滤波器和噪声控制系统-CN201811625084.2有效
发明人：张丽 -专利权人：歌尔股份有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应滤波方法、自适应滤波器和噪声控制系统。本发明的噪声控制系统包括初级传感器、误差传感器、次级声源和自适应滤波器；本发明的自适应滤波器包括自适应滤波单元和权系数更新单元；本发明的自适应滤波方法包括：自适应滤波器接收参考信号，并根据参考信号以及滤波器权系数获得输出信号，以驱动扬声器产生次级噪声信号；根据参考信号、误差传感器发送的误差信号计算预设算法的收敛步长，并利用参考信号、误差信号和确定收敛步长的预设算法更新滤波器权系数，以调整次级噪声信号的强度，直至误差信号达到预设阈值本发明能够在噪声信号能量变化较大的背景环境下，保证算法稳定、快速地收敛，提升系统降噪效果。
自适应滤波方法滤波器噪声控制系统

[发明专利]一种海底电缆故障信号滤波方法、终端设备及存储介质-CN201910495615.9在审
发明人：周海峰;曾振城;王荣杰;陈景锋;陈清林;张兴杰;杨志荣;焦健;李寒林;林忠华;王亦春;林世宪 -专利权人：集美大学
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G01R31/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种海底电缆故障信号滤波方法、终端设备及存储介质，在该方法中，通过改进的最小均方自适应滤波算法来检测海底电缆早期故障信号，所述改进的最小均方自适应滤波算法在传统最小均方自适应滤波算法的基础上对其步长进行了改进，使步长缓慢变化，从而提高算法的收敛特性，以取得更好的滤波效果。
最小均方自适应滤波算法海底电缆存储介质故障信号终端设备滤波改进缓慢变化滤波效果早期故障算法收敛检测

[发明专利]智能天线自适应波束形成方法-CN201310018878.3有效
发明人：宁涛;张小蓉;吴晓波;孔祥瑞 -专利权人：成都九华圆通科技发展有限公司
申请日： 2013-01-18 - 公布日： 2015-11-18 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能天线自适应波束形成方法，它包括集员滤波算法步骤、部分更新算法步骤、仿射投影算法步骤和约束自适应滤波算法步骤：集员滤波算法步骤：由集员滤波算法得到SM-CAP算法；部分更新算法步骤：由部分更新算法得到SM-PU-NLMS或SM-SPU-CAP算法；仿射投影算法步骤：由仿射投影算法得到SM-DS-CAP算法、SM-SR-CAP算法和SM-CAP vdr算法；约束自适应滤波算法步骤：由约束自适应滤波算法得到时变误差边界的基于集员滤波和线性约束的波束形成算法本发明将集员滤波、仿射投影算法与部分更新技术三者结合，收敛速度迅速、复杂度低且稳态失调较小；在集员滤波的框架下，将可变重用数的约束仿射投影算法应用于智能天线的波束形成，在不损失算法性能的情况下进一步降低了复杂度
智能天线自适应波束形成方法

[发明专利]一种基于自适应粒子滤波器算法的地磁室内定位系统-CN201410191921.0有效
发明人：吕建;谢宏伟;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2014-05-07 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G01C21/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应粒子滤波算法的地磁室内定位系统及其方法。所述系统包含一个新型自适应粒子滤波器算法和一个高效的地磁指纹数据收集单元。新型自适应粒子滤波器算法是对现有滤波器算法的改进，以提高鲁棒性，精确度和可用性。自适应粒子滤波改进算法关键技术主要包括自适应行为模型，新型度量模型，自适应重采样模型，定位精度评估和定位失效检测模型。
一种基于自适应粒子滤波器算法地磁室内定位系统

[发明专利]一种基于自适应加权容积粒子滤波的锂电池SOC估计方法-CN202210207121.8在审
发明人：赵轩;张凯;何宗科;王姝;马建;贺伊琳;王静;周猛 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应加权容积粒子滤波的锂电池SOC估计方法，该方法首先根据车载传感器采集到的电池电流和电压数据，其次利用带遗忘因子的递归最小二乘算法对电池模型参数进行辨识，最后利用自适应加权容积粒子滤波算法对本发明的自适应加权容积粒子滤波的锂电池SOC估计方法，融合了PF算法和自适应加权容积卡尔曼滤波算法(AWCKF)对SOC进行估计。相对于传统的PF算法而言，该算法可有效解决粒子滤波算法中粒子退化问题，有效提高算法的估计精度，能够保证SOC估计精度在1％之内。同时，该算法在SOC估计过程中，对于突变状态的跟踪能力极强，并且在突变状态时能够快速收敛。
一种基于自适应加权容积粒子滤波锂电池 soc 估计方法

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