一种基于交互投影原理的快速自适应横向传播建模算法

针对最小均方建模算法用于长记忆有限脉冲响应滤波器模型时收敛速度慢的问题,提出了基于交互投影原理的横向传播建模算法(简称为TPLMS算法).该算法将滤波器按质因数分解为多组滤波器组合,从最短的子滤波器分组开始迭代,逐步过渡到原滤波器,在每一时刻,采用最小均方算法顺序求解分组内各子滤波器的权系数.在迭代过程中,由于滤波器的长度缩短,从而可采用更大的步长,使权系数以更快的速度收敛.随着子滤波器长度的逐步增加,可以逐步减小迭代步长,从而得到较低的失调误差.仿真结果表明,TPLMS算法的收敛速度优于传统的最小均方算法和变步长最小均方算法.该算法收敛速度快,特别适用于长记忆有限脉冲响应滤波器模型的自适应建模.     

基于自适应算法的去噪滤波仿真比较

介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方算法(LMS)和递推最小二乘算法(RLS)这两种自适应算法进行了理论分析和仿真比较.模拟仿真结果和语音去噪系统均表明:两种算法都能有效滤除噪声干扰.相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能和稳定性,权噪声小,抑噪能力强.     

阵发性强干扰下盲多用户检测算法的性能分析

盲自适应多用户检测的典型算法主要有:最小均方算法、递归最小二乘算法和卡尔曼滤波算法.为分析比较3种算法的收敛速度、抗多址干扰能力和跟踪性能,在阵发性强干扰通信环境下对这3种算法的时间平均信干比(SIR)、平均输出能量(MOE)作了仿真测试.     

一种基于质点动力学原理的快速自适应建模算法

针对自适应逆控制技术中最小均方(LMS)算法建模速度慢的缺点，基于重力场中超曲面上质点的动力学原理，提出了一种快速自适应建模算法．该算法的特点是将滤波器权系数的迭代求解过程类比为重力场中超曲面上质点的运动，在质点的自由运动微分方程中加入比例阻尼项，使各模态的阻尼系数均接近于临界阻尼，从而使权系数以较快速度收敛，并利用质点微分方程中的非线性项实现变步长迭代，明显提高了自适应维纳滤波器的权系数收敛速度．仿真试验结果证明该算法优于LMS算法．该算法运算代价小，收敛速度快，可替代LMS算法用作自适应逆控制的建模工具。     

分级LMS算法的性能改进

提出一种改进型分级最小均方误差算法(modified Hierarchical LMS).该算法通过修正原有HLMS算法中各子滤波器的期望信号,以使各子滤波器均处于滤波处理状态,从而改善原有HLMS算法的性能.仿真结果表明,改进型HLMS算法不仅能保持快速收敛,而且在相同条件下滤波器冲激响应较之原有HLMS算法获得的滤波器冲激响应的均方误差有一个数量级的性能改善.     

WCDMA下行LMMSE接收机算法研究

最小均方误差(MMSE)准则可用在DS-CDMA系统中,能有效地消除MAI和噪声,抗远近效应的 单用户接收机和MMSE接收机已成为WCDMA下行链路最有实用前景的接收机.在比较和研究了两种 不同结构的LMMSE接收机后,介绍了针对瑞利衰落和多径传输信道而采用的RLS准则的WCDMA下 行自适应接收机.仿真结果证实LMMSE-Rake结构的RLS自适应接收机在严重远近效应条件下具有优 良的误码率性能.     

局部放电在线监测中的自适应数字滤波器研究

设计了一种基于系数可调的有限冲激响应(FIR)滤波器和最小均方误差(LMS)算法的自适应数字滤波器．该自适应滤波器具有运算速度快、计算量小、稳定性好、不需要关于输入信号的先验知识等优点，非常适合于实时滤波．设计了自适应滤波器的程序流程和验证滤波器效果的实验方法，并通过模拟实验确定了适合于在线监测的自适应参数和FIR滤波器阶数．通过现场实测，证明了滤波器的有效性．     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

WCDMA下行LMMSE接收机算法研究

最小均方误差(MMSE)准则可用在DS-CDMA系统中，能有效地消除MAI和噪声，抗远近效应的单用户接收机和MMSE接收机已成为WCDMA下行链路最有实用前景的接收机。在比较和研究了两种不同结构的LMMSE接收机后，介绍了针对瑞利衰落和多径传输信道而采用的RLS准则的WCDMA下行自适应接收机。仿真结果证实，LMMSE-Rake结构的RLS自适应接收机在严重远近效应条件下具有优良的误码率性能。     

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方（least mean square,LMS）算法在时变信道的最小稳态均方偏差（mean square deviation,MSD）由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方（multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS）算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

一种改进的MNVS自适应滤波算法

提出一种改进的归一化变步长自适应滤波算法（ＡＮＶＳ）,它对归一化变步最小均方误差自适应乍法（ＭＮＶＳ）作了进一步的改进,使之既具有愉收敛速度,又有快速跟踪能力,计算机仿真结果表明,该算法的性能明显优于ＭＮＶＳ算法,而其计算量与ＭＮＶＳ算法相当。     

基于X滤波最小均方算法的冲击振动自适应逆控制

针对冲击振动控制的自身特点及已有算法的缺陷，提出了冲击振动的自适应逆控制方法。该方法能够根据不同的负载特性自适应地调节逆控制器参数，在时域实现了冲击振动控制，完全克服了频域方法中低频分辨率低、易产生溢出的问题。同时，针对X滤波最小均方(LMS)算法运算量大、收敛速度慢的缺点，提出了一种快速X滤波LMS算法，运用批处理技术，使码元间的平均计算量减小。试验表明，该方法使控制精度提高了约50％，明显优于已有的控制方法。     

基于TD-NLMS的航空移动通信OFDM系统载波频率偏移消除

针对航空移动通信中时变的信道环境和多普勒频移造成的子载波间干扰(ICI),提出了一种时域自适应归一化最小均方误差算法(TD-NLMS)来消除航空移动信道正交频分复用(OFDM)系统中载波频率偏移引起的干扰.该算法首先对接收的时域信号进行频偏预估计和预补偿,然后对剩余载波频移进行消除.仿真结果表明:在航空移动信道环境中,新算法可以很好的对旋转相位进行补偿,与最小二乘算法相比,误码率性能有明显提高,可以实现对载波频率偏移的消除.     

RLS算法的改进性能分析

讨论了递归最小均方误差算法（RLS）的性能分析。对该算法误差的均值及方差都进行了研究,在平均原理基础上使用了更精确的算是方法,得到一种改进的性能分析方法,新的分析方法得到的理论值更接近模拟的结果,优于通常方法的结果,还利用新的分析方法讨论了基于RLS算法的稳定性。     

自适应滤波器的拟最小二乘算法及其应用

提出两个具有拟最小二乘性的自适应横向滤波算法。该算法用于噪声对消器和预测滤波器,计算机仿真结果,验证了理论分析的正确性。     

PRC-CW雷达近距离目标干扰的自适应对消

为提高伪随机码连续波（PRC—CW）雷达性能，讨论了近距离目标干扰抑制方法。在分析了PRC—CW雷达近距离目标干扰信号的基础上，采用了基于最小均方（LMS）算法的自适应对消技术；通过仿真分析合理选择了LMS自适应滤波器的参数，并采用11公司的TMS320C5402定，量DSP芯片实现了自适应对消器。试验结果表明该对消器能抑制近距离目标干扰。