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公开(公告)号：CN110890875B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910930132.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义相关诱导度量改进的比例仿射投影滤波方法，包括以下步骤：包括以下步骤：S1.获取期望输出信号；S2.获取期望输出向量；S3.构建输入信号矩阵并计算当前的实际输出向量；S4.计算输出误差向量；S5.根据计算得到的误差向量，对滤波器当前的实际权重向量进行更新；S6.基于广义相关诱导度量，对滤波器当前实际权重向量的更新参数进行调整；S7.将更新后的权重向量作为滤波器新的权重向量，重复进行步骤S1~S6，对滤波器的权重向量进行迭代更新。本发明提供了一种基于广义相关诱导度量改进的比例仿射投影滤波方法，具有较好的滤波精度和较低的运算复杂度。
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公开(公告)号：CN111313864A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010088608.X
申请日：2020-02-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H11/04
Abstract: 本发明公开了一种改进的步长组合仿射投影滤波方法，包括以下步骤：S1.确定所需的期望输出信号；S2.获取期望输出向量；S3.构建输入信号矩阵；S4.计算误差向量；S5.对实际权重向量进行更新；S6.在不同步长因子下，按照步骤S1~S5，得到不同的权重向量更新结果；S7.通过变量混合因子对不同步长因子下的向量更新结果进行结合，获取组合权重向量；S8.重复上述步骤进行迭代更新。本发明提供一种改进的步长组合仿射投影滤波方法，具有良好的收敛速度和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN109510610A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811318382.7
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于软投影加权核递归最小二乘的核自适应滤波方法,包括以下子步骤子步骤：S1.给定核自适应滤波的输入信号序列和理想输出信号序列作为训练数据；输入信号序列为u1,u2,...,uM，理想输出信号序列为d1,d2,...,dM；其中，ui表示核自适应滤波器的第i个时刻的输入信号，di表示ui输入时核适应滤波器的理想输出信号，i＝1,2,3,...,M；S2.构建基于软投影加权核递归最小二乘的核自适应滤波模型，并利用训练数据对模型参数进行迭代更新，以实现核自适应滤波模型的训练；S3.利用训练好的核自适应滤波模型对新输入的信号进行滤波。本发明极大地缓解网络尺度增长，并提升了自适应滤波方法的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116341109A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310300453.5
申请日：2023-03-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于飞行器系统建模的自适应滤波方法和系统，包括：步骤110，基于输入信号，获取期望输出向量；步骤120，将所述输入信号输入初始自适应滤波器，所述初始自适应滤波器输出实际输出向量；步骤130，基于所述期望输出向量和所述实际输出向量的差值，确定所述初始自适应滤波器的输出误差；步骤140，基于所述输出误差，通过随机梯度上升法，更新所述初始自适应滤波器；重复执行步骤110‑步骤140，迭代更新所述初始自适应滤波器，直到满足预设条件，得到自适应滤波器；以降低自适应滤波的误差精度和提高应对非稳态环境的性能，并使得在系统发生突变时具有一定的跟踪性能，且降低算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN110890875A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910930132.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义相关诱导度量改进的比例仿射投影滤波方法，包括以下步骤：包括以下步骤：S1.获取期望输出信号；S2.获取期望输出向量；S3.构建输入信号矩阵并计算当前的实际输出向量；S4.计算输出误差向量；S5.根据计算得到的误差向量，对滤波器当前的实际权重向量进行更新；S6.基于广义相关诱导度量，对滤波器当前实际权重向量的更新参数进行调整；S7.将更新后的权重向量作为滤波器新的权重向量，重复进行步骤S1~S6，对滤波器的权重向量进行迭代更新。本发明提供了一种基于广义相关诱导度量改进的比例仿射投影滤波方法，具有较好的滤波精度和较低的运算复杂度。
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公开(公告)号：CN116466577A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310291281.X
申请日：2023-03-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，包括以下步骤：S1.构建系统辨识器模型，输入信号经过系统得到输出信号作为预测值，并与期望输出信号作差，得到预测误差，并统计当前时刻之前多个时刻的误差向量；S2.根据统计得到的误差向量，使用混合鲁棒仿射投影方法来进行系统辨识器模型的参数更新；S3.重复步骤S1~S2进行迭代计算，直到满足收敛条件后，将得到的参数作为最终的模型参数，作为辨识结果。本发明利用鲁棒混合范数算法的损失函数求导结果，替换仿射投影符号算法的权重更新方向得到了新的权重更新方法，并在此基础上进行权重更新，直至满足收敛条件，能够有效降低非稳态环境下的影响，具有优异的辨识精度。
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公开(公告)号：CN111313864B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010088608.X
申请日：2020-02-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H11/04
Abstract: 本发明公开了一种改进的步长组合仿射投影滤波方法，包括以下步骤：S1.确定所需的期望输出信号；S2.获取期望输出向量；S3.构建输入信号矩阵；S4.计算误差向量；S5.对实际权重向量进行更新；S6.在不同步长因子下，按照步骤S1~S5，得到不同的权重向量更新结果；S7.通过变量混合因子对不同步长因子下的向量更新结果进行结合，获取组合权重向量；S8.重复上述步骤进行迭代更新。本发明提供一种改进的步长组合仿射投影滤波方法，具有良好的收敛速度和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN109510610B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201811318382.7
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于软投影加权核递归最小二乘的核自适应滤波方法,包括以下子步骤子步骤：S1.给定核自适应滤波的输入信号序列和理想输出信号序列作为训练数据；输入信号序列为u1,u2,...,uM，理想输出信号序列为d1,d2,...,dM；其中，ui表示核自适应滤波器的第i个时刻的输入信号，di表示ui输入时核适应滤波器的理想输出信号，i＝1,2,3,...,M；S2.构建基于软投影加权核递归最小二乘的核自适应滤波模型，并利用训练数据对模型参数进行迭代更新，以实现核自适应滤波模型的训练；S3.利用训练好的核自适应滤波模型对新输入的信号进行滤波。本发明极大地缓解网络尺度增长，并提升了自适应滤波方法的性能。
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