81、信号处理与语音合成技术研究

信号处理与语音合成技术研究

1. 改进的CBOC信号无模糊跟踪技术

在全球定位系统(GPS)和伽利略系统的发展中,为增强兼容性和互操作性,欧洲委员会(EC)和美国(USA)于2004年6月达成开发通用信号的协议。经过分析,多路复用二进制偏移载波(MBOC)成为候选信号。MBOC的功率谱密度(PSD)是BOC(1,1)和BOC(6,1) PSD的组合,其中BOC(6,1) 成分有助于增加高频功率,使MBOC(6,1,1/11)比BOC(1,1)信号具有更好的多径抑制能力和跟踪性能。然而,MBOC信号的自相关函数存在许多旁瓣,导致传统延迟锁定环(DLL)鉴别器的鉴别函数有多个过零点,可能产生不可容忍的伪距测量偏差,即模糊问题。

为解决这一问题,前人提出了多种方案:
- 文献[5]采用两种选通相关器和一种新的组合函数完全去除自相关旁瓣,但主瓣值变小,不利于信号跟踪。
- 文献[4]利用自相关函数(ACF)和ACF绝对值(AACF)的组合消除旁瓣,但需使用相干早减迟环,应用受限。
- 文献[6]和[7]基于部分子载波信号与接收MBOC信号的互相关组合,但文献[7]的原始方案对MBOC(6,1,1/11)跟踪性能不佳。
- 文献[8]采用S曲线整形技术产生无虚假锁定点的S曲线,具有出色的多径抑制性能。

本文提出一种改进的两阶段无模糊跟踪方案。MBOC信号可通过时间复用BOC(TMBOC)调制和复合BOC(CBOC)调制获得,由于TMBOC信号的模糊问题可采用BOC信号的处理方法,因此本文仅考虑CBOC(6,1,1/11)信号。

1.1 CBOC信号模型

CBOC信号可表示为:
[
S(t

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值