【摘要】：跟蹤含噪信號(hào)時(shí),傳統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤微分器會(huì)有擾動(dòng)引入到速度因子和濾波因子參數(shù)中,導(dǎo)致系統(tǒng)跟蹤紊亂從而跟蹤到噪聲。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,分析了噪聲引入的原因,研究了傳統(tǒng)自適應(yīng)跟蹤微分器的性能,提出了將跟蹤間距的滑動(dòng)窗口標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)作為輸入的自適應(yīng)函數(shù)來(lái)調(diào)整濾波因子和速度因子的改進(jìn)跟蹤微分器(IATD)的實(shí)現(xiàn)方法。仿真結(jié)果表明,IATD具有精確的參數(shù)調(diào)整能力,噪聲條件下?lián)碛懈斓母櫵俣?同時(shí)在寬范圍信噪比條件下也具有更強(qiáng)的噪聲抑制能力。
[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.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)(2012DFA11180)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2257515