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1、摘要自适应滤波器是相对固定滤波器而言的，固定滤波器属于经典滤波器，它滤波的频率是固定的，自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的，所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。实际情况中，由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知，这就为自适应滤波器提供广阔的应用空间。自适应滤波器能够根据环境的变化改变滤波器的参数和结构，它的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作。为了自适应滤波器更好的在雷达中应用，它采用自适应算法对于突发性导致
2、的噪声进行对消处理，有效的提升了滤波的健硕性，实现稳定跟踪，研究基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适应滤波器算法，并用Matlab对算法进行了仿真。关键词自适应滤波器；雷达；噪声对消；算法AbstractFixed filter,compared with adaptive filter,is the classical filter,and its frequency is fixed.While the frequency of adaptive filter is automatically adapted to input signal changes,so its scop
3、e of application is much wider.In the absence of any noise on the signal and the priori knowledge of the conditions,the adaptive filter uses the filter parameters,which has gained at the previous time to automatically adjust the filter parameters,so that it can adapt to the unknown signal and noise,
4、or random changes in the statistical characteristics in order to achieve the optimal filter.In the actual situation,because signal and noise statistical properties are often nuknown or do not know,a broad application space will be provided.Adaptive filter can be changed according to changes in envir
5、onment and structure of filter parameters,and its most important feature is that it can be effective in the work of an unknown environment.In order to be better applied on the radar ,adaptive filter adopts algorithm which will cancel for noise caused accidently.By doing so,it enhances the strong bui
6、ld of filtering effectively,achieves stable tracking,and studies the adaptive filter based on LMS algorithm and the RLS-based on adaptive filter algorithms,and Matlab simulation of the algoithm. Key wordsAdaptive filter; Radar; Noise Cancellation; AlgorithmII目录摘要IAbstractII第一章 前 言11.1 自适应滤波器的研究历史11.
7、2 雷达的发展现状11.3 自适应滤波器在跟踪雷达中的应用的背景2第二章自适应滤波器概述32.1自适应滤波器32.1.1自适应滤波器应用及其分类32.1.2 自适应滤波器应用类型4第三章自适应滤波器的原理63.1 基于LMS自适应干扰对消原理73.2 改进的自适应滤波器的原理93.3 基于LMS算法的自适应滤波原理11第四章自适应滤波器的算法134.1 自适应滤波器的几种算法134.1.1 LMS自适应滤波器134.1.2 RLS自适应滤波器164.1.3 跟踪滤波器164.1.4加权滤波器174.2 隔离度的测量18第五章 自适应滤波器在雷达中的应用20结 论23参考文献24致 谢25自适应
8、滤波器在跟踪雷达中的应用25第一章 前 言1.1 自适应滤波器的研究历史进入20世纪以来，在通信领域，Nyquist及Hareley在20年代研究了频带及信噪比问题。1942年维纳研究了基于最小均方误差（MMSE）准则的在可加噪声中信号的最佳滤波问题，并利用Wiener-Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解，基于MMSE准则的最佳滤波器被称为维纳滤波器。1947年Levenson给出了对离散信号的Wiener-Hopf方程的矩阵形式和解方程的一种递推算法。1960年Kalman在维纳工作的基础上，提出了基于MMSE的对于动态系统的离散形式递推算法，这就是有名的卡尔曼滤波器算法，他的工作是最
9、佳滤波器研究的又一重大进展1。对最优化电子系统的研究及实际的需要，推动了对自适应信号处理系统的研究。20世纪50年代末，“自适应天线”（adaptive antenna）这一术语首先是由Van Atta2等人用来描述所谓“自定向天线系统”（self-phasing antenna system）。而“自适应滤波器”（adaptive filter）则最先由Jakowatz等人于20世纪60年代初用来描述一个从噪声中提取出现时刻随机的信号的系统。从1980年代中期以来，各国开始研制自适应天线的雷达系统。1991年Teitlebaum的文章3报道了美国林肯实验室的RST-DBF系统。1997年Mo
10、ore等人的文章报道了英国防御评估与研究局及西门子公司和普莱塞公司研制的MESAR。2000年Szu等人的文章和2002年Cantrell等人的文章报道了于2000年开始研制的采用数字波速形成技术的数字阵列雷达DAR，DAR针对21世纪美国海军作战要求设计，将由美国林肯实验室、海军研究实验室和海军作战中心共同研制。1.2 雷达的发展现状进入20世纪以来，在通信领域，雷达是集中了现代电子科学技术各种成就的高科技系统。众所周知，雷达已成功地应用于地面（含车载）、舰载、机载方面，这些雷达已经在执行着各种军事和民用任务。近年来，雷达应用已经向外层空间发展，出现了空间基（卫星载，航天飞机载，宇宙飞船载）
11、雷达。目前正在酝酿建立比地面预警雷达、机载预警雷达和超视距预警雷达更优越的星载预警监视雷达。同时雷达也向空间相反方向发展，出现了各种探地雷达，它已经或将要应用于探雷、资源勘探、地下构造“窥探”、地面危险物品侦察等方面。另外，民用各部门诸如气象、天文、遥感测绘、船只导航、直升机和汽车防撞交通管理等领域中，雷达的应用也越来越广泛，而且在数量上将远大于军用3。在创造性研究工作的基础上，再加之大规模集成电路技术、计算机技术的飞速发展，自适应滤波技术在四十年来获得了极大的发展和广泛的应用，自20世纪60年代初开始，在许多领域出现了对自适应滤波技术的应用，它开始成为最活跃的研究领域之一。雷达可以通过在天线
12、、发射和信号处理等分系统中使用自适应的方法，将会达到很大性能改善，自适应滤波器在跟踪雷达中的应用越来越明显，以研究出自适应跟踪滤波器，例如协方差匹配自适应滤波器，加权滤波器，MTI滤波器。1.3 自适应滤波器在跟踪雷达中的应用的背景近些年来, 由于自动控制技术和电子数字计算机的快速发展，数字滤波技术在制导/测轨以及工业中得到了广泛的应用, 但在雷达自动跟踪目标的问题上到底如何应用, 与过去工程中所学习的设计方法有什么联系和区别, 以及应用中存在着主要的问题是什么?这些都是急于要解决的问题,以下就初步考虑的几个问题做一叙述。自适应滤波器在信号处理领域占有极其重要的地位,广泛应用于通信、雷达、导航
13、系统和工业控制等方面。在一些无法预知信号和噪声特性的场合,无法使用具有固定滤波器系数的滤波器对信号实现最优滤波,其惟一的解决办法是引入自适应滤波器。使Matlab的信号处理功能及工具箱能够快速有效地实现自适应滤波器的分析、设计及仿真,在设计中可以随时更改参数,以达到滤波器设计的最优化,节约开发时间。第二章自适应滤波器概述2.1自适应滤波器自适应滤波器属于现代滤波器的范畴，它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用，自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统，它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能4。通常这类系统是时变的非线性系统，可以自动适应信号传输的环境和要
14、求，无须详细知道信号的结构和实际知识，无须精确设计处理系统本身，自适应系统的非线性特性要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的，自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的，当自适应过程结束和系统不再进行时，有一类自适应系统可成为线性系统，并称为线性自适应系统，因为这类系统便于设计且易于数学处理，所以实际应用广泛，本文研究的自适应滤波器就是这类滤波器，自适应信号处理的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学和工业控制等5。一般滤波器要求（1）输入过程是广义平稳的（2）输入过程的统计特性是已知的（3）根据其他最佳准则的滤波亦有同样的要求然而，由于输
15、入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，这就促使人们研究自适应滤波器。实际情况中，由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知，这就为自适应滤波器提供广阔的应用空间，系统辨识、噪声对消、自适应谱线增强、通信信道的自适应均衡、线性预测、自适应天线阵列等是自适应滤波器的主要应用领域。2.1.1自适应滤波器应用及其分类自适应滤波器包括自适应时域滤波和自适应空域滤波（又称智能天线、自适应天线、自适应阵列、自适应波速形成等）。它和信息论、优化理论、检测与预估理论等密切相关，是近二十几年来发展起来的信息科学的一个重要分支，并在通信、雷达以及许许多多领域获得了广泛应用。一般来说，从接收信号中减去噪声似乎是很危险的，极有可能会导致噪声不仅不能被消除，反而会消弱有用信号。但是，基于LMS自适应噪声抵消系统经过自适应系统的控制和调整，能够有效地从噪声中恢复出原始信号。在航空战斗环境中使用自适应噪声抵消系统，可以大大改善航空通信质量。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。实际情况中，由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知，这就为自适应滤波器提供广阔的应用空间
