【摘 要】
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论文的目的旨在减小在未知环境中的随机噪声和尖峰干扰对惯性再入测量数据的影响,从而达到提高测量精度和速度。由于自适应滤波器的参数可以调整以满足被控制对象的未知和时
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论文的目的旨在减小在未知环境中的随机噪声和尖峰干扰对惯性再入测量数据的影响,从而达到提高测量精度和速度。由于自适应滤波器的参数可以调整以满足被控制对象的未知和时变的要求,因此,论文采用了一种梯度自适应FIR滤波算法来进行数字滤波。论文完成了滤波算法的原理分析、参数设定以及性能仿真,结果证明存在随机噪声和尖峰干扰的未知环境中,该滤波算法较传统的固定系数滤波器具有更高的滤波性能。论文在FPGA硬件平台上利用VHDL硬件描述语言实现了梯度自适应FIR滤波算法的运算过程,由于惯性再入测量数据要求精度高,动态范围大,论文采用了32位单精度浮点数进行数值运算,并完成了各个功能模块的设计,并进行了编译综合、功能仿真、时序仿真以及硬件实现。结果证明在FPGA硬件平台上实现基于浮点数值的自适应FIR滤波器是合理可行的,计算精度可以达到10-6,满足设计要求,较好地实现了预期的目标。
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