基于可变遗忘因子广义RLS算法的频率估计

摘要：

传统的递推最小二乘(RLS)算法有良好的抑制噪声的能力,但在非稳态环境下跟踪能力弱,导致误差大.RLS和Kalman滤波之间存在一一对应的关系,引入Kalman滤波的一步预测估计和新的状态转移矩阵,可以得到广义的RLS算法,该算法改进了跟踪能力.同时,考虑到加权遗忘因子对算法的收敛速度和跟踪能力也有很大影响,故在广义RLS算法中再引入可变的遗忘因子,以确保对时变参数的快速跟踪能力和小的参数估计误差.对基于可变遗忘因子的广义RLS自适应算法和按指数加权的传统RLS算法进行了仿真比较,分析了在稳态下加入谐波、输入幅值变化、输入频率变化等情况下,2种方法所得的频率估计值和均方误差,结果显示所提方法在精度和收敛速度上都更优越.

关键词：广义RLS算法、频率估计、遗忘因子

所属期刊栏目：28

分类号：TM935

资助基金：国家自然科学基金项目50677045

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：45-48