卡尔曼滤波器设计及其应用研究

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1、学校代码10530学号201110061308分类号TN713密级公开硕士学位论文卡尔曼滤波器设计及其应用研究学位申请人杨丹指导教师曾以成教授学院名称材料与光电物理学院学科专业微电子学与固体电子学研究方向信号处理及系统设计二零一四年五月二十日万方数据AResearchonDesignandApplicationofKalmanFilterCandidateDanYangSupervisorProfessorYichengZengCollegeFacultyofMaterials,OptoelectronicsandPhysicsP

2、rogramSignalProcessingandSystemDesignSpecializationMicroelectronicsandSolidStateElectronicsDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDateMay,2014万方数据湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献

3、的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据摘要20世纪60年代，卡尔曼滤波方法由R.E.Kalman提出，此方

4、法克服了经典维纳滤波算法的局限。卡尔曼滤波是最优化的自回归数据处理算法，其滤波标准是均方误差最小，从而实现递推估计。在时域内，此算法选用状态空间方法来设计滤波器，能对多维系统和非平稳系统的随机过程进行估计。卡尔曼滤波器因其自身的优点：递归运算、计算简单、自适应性、前瞻性等，能够对随机干扰下的线性动态系统进行最优估计，因而有着广泛的应用。卡尔曼滤波已经被广泛应用于导航、制导、通信工程、故障诊断、语音信号处理、工业过程控制等许多领域。但在实际工程应用中，例如语音增强系统中，往往存在着滤波发散以及不能满足实时性要求等问题。为此，本论文在

5、综合分析导致卡尔曼滤波发散的诸多原因及其抑制方法的基础上，探讨新的方式方法，并实践如何在FPGA硬件上完成，且初步探讨卡尔曼滤波算法在语音增强方面的应用。主要内容如下：（1）归纳分析目前抑制Kalman滤波发散的各种算法，并且剖析这些算法的比较优势，在运算精度和速度二者间达到平衡的加权卡尔曼滤波算法基础上，提出一种新的可变加权卡尔曼滤波方法，即随着时刻的不同对观测值提供不同的加权系数，实现可变加权。经过实例仿真，证实可变加权法在应用中的可行性。（2）对卡尔曼滤波器在应用中的实时性问题进行了探讨，在比较分析传统实现方法的基础上，选择

6、FPGA硬件实现。使用FPGA辅助工具DSPBuilder来建立卡尔曼滤波器模型，经由模型仿真、功能仿真、时序仿真等，最后在FPGA上成功实现卡尔曼滤波算法。（3）在语音增强实际应用方面，探讨了卡尔曼滤波器如何发挥其有效的滤波去噪作用。建立完整的语音增强系统，分别分析了其中的语音分帧组帧子系统、语音参数估计子系统和卡尔曼滤波器子系统，仿真结果证明卡尔曼滤波方法去除语音中噪声的有效性。关键词：卡尔曼滤波；抑制发散；FPGA；语音增强；I万方数据AbstractThetheoryofKalmanfilteringwasproposed

7、byR.E.Kalmaninthe1960s,whichbrokethroughthelimitationsoftheclassicalWienerfilteringtheory.Kalmanfilteringistheoptimizationofregressionalgorithmofdataprocessing.Thestandardtoestimateisthatthemeansquareerror(MSE)isminimum.ThenarecursiveestimationinKalmanmethodissuccessf

8、ullyachieved.Kalmanfilteringalgorithmusesstatespacemethodintimedomaintodesignfilter,whichcansolvetheproblemofmulti-dimension