低信噪比下的变步长最小均方自适应算法及其在时延估计中的应用

为提高变步长最小均方(LMS)自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能,提出改进的变步长LMS自适应算法.该算法对MVSS-LMS算法进行误差均值补偿,改步长因子固定范围约束为动态变化约束;使用HB加权突出自适应滤波器权系数峰值,采用滑动窗遗忘加权减小计算复杂度.自适应时延估计仿真实验和消声水池目标被动定位试验表明:相比于参数固定条件下的MVSS-LMS算法和SVS-LMS算法,改进算法能够获得更好的时变时延跟踪性能.     

一种自适应降噪算法的研究与实现

利用自适应算法的实时跟踪性能,提出一种适用于自适应降噪(ANC)系统的变步长自适应算法,并通过计算机仿真实验对该算法进行验证.结果表明,该算法能够较好地恢复出淹没在噪声中的信号.     

基于电平交叉率的多普勒频移估计方法

针对在莱斯信道下对接收信号进行最大多普勒频移估计的需求,提出基于电平交叉率的传统多普勒频移估计方法,引入循环迭代的思想使得接收端的滤波器带宽达到最优,接收信号通过最优滤波后,再进行基于电平交叉率的多普勒频移估计,大大减缓了噪声对估计性能的影响.改进算法的复杂度虽然有所提高,但在莱斯信道下,其比传统的多普勒频移估计算法更能准确估计出接收信号的多普勒频移,仿真结果验证了算法的有效性和优越性.     

改进的压缩感知重构方法

为了在稀疏度未知的情况下重构信号,并且解决SAMP框架下的步长选择难题,提出一种新的稀疏度估计方式,以及一种新的压缩感知重构算法——步长自适应匹配追踪算法。该算法通过新的方式估计稀疏度,采用估计出的稀疏度作为初始步长,重构信号间能量差作为改变步长的方法,使得信号能在稀疏度未知的条件下,自适应的重构信号。实验结果表明,本算法能够较好地重构信号,保证重构质量的同时提高重构速度。     

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.     

一种快速正交频分复用频率跟踪算法

提出了一种快速的正交频分复用(OFDM)系统载波频率跟踪算法，该方法采用基于变步长的自适应滤波算法。经过频率粗同步后，以变步长的最小均方算法(VLMS)进行频率补偿。在算法的初始使用大的步长值加快算法的收敛速度，然后使用小的步长使残留的频率偏移最小。由于不需要训练序列，故该算法是盲的，没有频带效率损失。仿真结果表明，所提出方案能显著提高误码率性能，高精度的频率偏移估计几乎可以使频率偏移得到完全补偿，且算法的收敛速度比固定步长的算法快得多。     

低复杂度的MBOK DS-UWB接收机同步跟踪算法

为解决频谱搬移方式接收MBOK DS-UWB信号中的载波同步和定时同步问题,提出一种低复杂度的同步跟踪算法,并通过自适应调整环路带宽对同步性能进行优化.所提的同步跟踪算法使用了M/2 2个MBOK相关器和考虑多径效应的匹配模板与微分模板,实现了最大似然准则下的载波相位和定时偏差的联合估计,算法复杂度较低且计算量不随着Rake接收径数量的增加而增加.所提的基于过零数统计和采样点往复跳动检测的自适应带宽调整算法具有很低的计算复杂度,在不延长环路捕获时间的条件下提高了同步环路的跟踪精度并改善了高信噪比时的误比特率性能.     

一种新的变步长自适应最小均方算法

提出了一种根据滤波器系数梯度差值的自相关来计算步长的新的变步长自适应LMS算法。分析了算法的收敛性能和稳态特性,给出了算法参数选择的原则。由实验验证了该算法具有良好的收敛性能和跟踪特性,特别是在输入信号相关的情况下,该算法显示出比标准LMS算法和其它变步长算法的优异性能。     

一种增强多种调频信号的自适应新算法

依据变步长LMS算法可改善ALE算法跟踪性能的优点,构造了基于高阶累积量变步长类LMS自适应谱线增强新算法,用运动目标辐射噪声的实测数据进行了动态仿真.结果表明,该算法对多种调频信号有很强的增加能力和很好的跟踪性能,这为水下运动目标识别与检测提供了新的技术途径.     

基于反双曲正切函数的变步长LMS算法

针对定步长的LMS算法无法同时满足低稳态误差和快收敛速度这个需求,本文提出了一种基于反双曲正切函数的变步长LMS算法. 该算法基于反双曲正切函数构建步长与误差信号之间的非线性函数关系式,以此来替代LMS算法中的定步长,实现了对步长因子的动态调整. 文中详细讨论了新的变步长函数中参数α,β和γ对于算法性能的影响,并和其他几种较新的变步长算法进行了性能比较. 仿真结果表明,所提算法很好地兼顾了收敛速度、稳态误差和跟踪性能,在系统辨识、正弦信号去噪和自适应线性预测方面表现出了优异的性能.      

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

基于自适应步长的MIMO-OFDM信道估计技术

针对现有的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统自适应信道估计算法均未充分利用信道状态信息的时频相关性,导致估计性能不够理想的问题,提出一种自适应调整可变步长参数的信道估计算法。该算法以一维的最小均方误差(least mean square,LMS)自适应信道估计算法为基础,通过充分利用当前的信道矩阵的时频信息,自适应调整最优步长参数,解决了实际估计算法中使用时频二维信息进行估计复杂度高的问题,并获得了较为理想的信道估计精度。仿真结果表明,该算法能有效提高信道估计的精度,且对多普勒频移具有很强的鲁棒性。     

LMS算法在平滑伪Wigner分布中的应用

提出了最小均方(LMS)算法在信号时频分布中的一种新的简单应用.频域LMS自适应结构使用信号项与交叉项的连续和时变的状态去模拟平滑伪Wigner-Ville分布,表明相应的平滑窗是一个指数函数,这个指数函数的时间常量在自适应算法中由步长参数所定义.     

强噪声下小波包自适应算法的研究

低信噪比下信号检测一直备受关注.已有的方法多集中于FFT变换和自适应滤波算法的结合,尤其是变步长因子的改进上.随着小波、小波包的时频分析能力和变分辨特性日趋完善,小波逐渐成为信号处理的首选.本文算法先把信号小波包分解,然后自适应滤波运用于分解后的每个子波,最后小波包信号重构,并以罗兰-C信号为例验证其有效性.     

基于自适应变步长盲平均Sign算法的干扰抑制

提出了一种适用于直接序列码分多址（DS／CDMA）系统中抑制多址干扰（MAI）和窄带干扰（NBI）的变步长盲平均Sign算法（AS-asign）。该算法把盲平均Sign算法和变步长思想结合起来,对盲平均Sign算法的步长采用二次最小均方（LMS）,克服了盲平均Sign算法受步长影响的缺点,并使计算复杂度降低。仿真结果表明,AS-asign算法能够自动迅速地适应环境的变化,抑制多径干扰和窄带干扰,并且稳态时的信扰比高于AS-LMS算法。     

一种新的变步长LMS算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种新的步长与误差信号之间的函数关系。既能保证均方误差收敛、有较小的失凋,又能在算法达到稳态时,在低信噪比环境下有很好的跟踪性能,并且不易受噪声影响。理论分析和计算机仿真结果均表明该算法优于传统算法。     

变步长自适应滤波算法的谐波检测

为提高自适应滤波算法的收敛速度,并降低其稳态误差,建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系,提出了一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法。该算法的优点是:根据误差信号的平方时间均值估计来调节步长因子,克服了以往算法在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足。即使待检测信号的信噪比较低,检测过程也具有较快的动态响应速度和保持较小的稳态失调噪声。计算机仿真表明,该算法具有更好的收敛精度。     

一种基于梯度的新自适应无限冲击响应限波器算法

基于变步长类最小均方(VS-LMS-L)算法和无记忆非线性梯度(MNG)算法，设计了一种变步长无记忆非线性梯度(VS—MNG)算法．新算法在频率估计均方误差(MSE)和收敛速度上获得增进的性能，而且具有很好的鲁棒性．仿真结果显示了设计算法的优越性．     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.