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．     

一种改进的自适应并行干扰抵消算法

分析了LMS算法用于部分并行干扰抵消器(PIC)的不足，提出了一种采用变步长LMS自适应算法的改进方案。该方案利用变步长自适应算法收敛速度快且具有较小稳态误差的特点，使计算出来的部分干扰抵消系数更可靠。实验结果表明，本文提出的改进方案，在误码率性能方面优于传统PIC方法。     

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自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

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.     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。     

基于改进LMS自适应滤波的局部放电噪声抑制方法

为了解决局部放电测量现场中信号淹没在周期性窄带干扰中的问题,文中提出一种应用于变压器局部放电在线监测系统的改进变步长最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波算法,通过构造一个新型滤波函数结合实际情况中AD芯片量程自适应调整步长,解决了传统LMS算法需要阶数和步长匹配、收敛性差、容易发散的缺点.通...     

一种用于DSSS中抗单频干扰的判决反馈算法

为了降低噪声对判决算法的影响,将变步长LMS算法、动量算法与判决反馈算法相结合,提出了一种新的变步长动量判决反馈算法(Variab le step-size DFIS).变步长、动量算法特性保证了这种算法具有较快的收敛速度,同时由于降低了背景噪声对判决的影响,使得这种算法在抗单频干扰方面具有优势.理论分析和仿真结果表明该算法优于其他判决反馈抗干扰算法.     

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。     

最优变步长最小均方模型和实现算法

为了解决最小均方(leastmeansquare,LMS)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,在独立假设的条件下,从滤波器系数均方误差的角度,提出了最优步长定理,证明了最优步长和均方误差之间存在一一对应的关系。并以此构造了最优变步长LMS(optimalvariablestep-size,OVS-LMS)模型。推出了最优步长的递推式,讨论了最优初始化相对步长的选取方法。综合以上的分析结果,提出了该模型的实现算法。计算机仿真证明了该算法和OVS-LMS模型的学习曲线是非常相近的,因而该算法在独立假设条件下是最优的变步长LMS算法。     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

一种基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制技术

盲干扰抑制技术是在不知道系统参数 ,不需要训练序列的情况下 ,有效抑制 Direct Spread Code DivisionMultiple- Access(DS- CDMA)系统的多址干扰的有效方法。根据受限最小输出能量准则并利用空间正交投影技术 ,该文提出了一种新的基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制算法。仿真分析比较表明 ,与现有的基于 L east Mean- Square(L MS)算法、基于 Recursive L east- Squares (RL S)算法等盲自适应干扰抑制技术相比 ,该算法具有收敛速度快速稳定、输出性能好、计算复杂度适中等优点     

基于预测码辅助的CDMA系统盲NBI抑制技术

在信号统计特性和训练序列未知的情况下,针对现存盲自适应最小均方(LMS,Least Mean Square)码辅助算法码分多址(CDMA,Code Division Multiple Access)系统强窄带干扰(NBI)进行抑制时稳态性能较差,以及盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive Least Square)码辅助算法收敛速度和性能难以折中的问题,提出盲自适应预测码辅助技术。盲自适应预测码辅助技术基于盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法实现,实现了对三类NBI的抑制,包括音频干扰、数字窄带干扰和自回归(AR,Autoregressive)随机过程。本文详细分析了盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法的性能,并通过仿真分析证明了算法的有效性。     

异步CDMA系统中一种新颖的盲自适应多用户检测方法

盲自适应多用户检测技术是码分多址 (CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术。针对传统的基于最小化平均输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的缺点 ,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式 ,为 CDMA系统构造了一种动态系统模型 ,然后利用Kalman滤波算法 ,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法。理论分析和数值仿真表明 ,在异步 CDMA系统中 ,与现有的基于 L MS算法、基于 RL S算法等盲自适应多用户检测方法相比 ,该方法具有收敛速度快速稳定 ,跟踪性能好等优点     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服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。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

个别时变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适于输入信号与预测误差相关的个别时变步长最小均方(IVLMS)自适应算法。给出步长的物理解释,导出算法的收敛条件、权二阶矩矩阵差分方程和稳态失调量。将个别时变步长的思想应用于归一化LMS算法和分块LMS算法,均获得良好效果。     

基于变步长盲自适应干扰抵消的RAKE接收方案

提出一种变步长盲自适应多用户检测算法,并构造了ＲＡＫＥ接收方案,以抵消多址干扰和克服多径衰落,理论分析和数值模拟表明,以上算法的收敛性能和性能均好于ＭＯＥ检测器是一种很实用的检测方案。