一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

变步长自适应算法在雷达旁瓣对消系统中的应用

雷达旁瓣对消系统的具体结构是由该系统所采用的性能量度准则及其所对应算法决定的,雷达旁瓣对消技术是提高雷达电子战能力的关键技术之一,为了提高雷达旁瓣对消中算法的收敛速度和稳态性能,针对目前变步长自适应滤波算法中存在的收敛速度慢、稳定性差的问题,提出了一种基于变步长改进型S函数的LMS算法,仿真表明:采用该算法的旁瓣对消系统可快速有效地抑制干扰,有效提高旁瓣对消系统的实时性和稳态性能;并根据实际应用环境的需要进行了实验验证,实验数据表明:当存在接收机内部噪声和两点相干干扰源时,采用双相干干扰对消系统好于单个相干干扰对消系统。     

改进的LMS算法及其在雷达干扰对消系统中的应用

为提高雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力，对雷达干扰对消系统及其自适应滤波算法进行了分析,给出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用类Sigmoid函数去调节步长,减少了运算量,并在类Sigmoid函数中利用误差信号的自相关值调整步长,从而解决了算法较快的收敛速度与较小的稳态误差之间的矛盾,并且降低了算法对输入噪声的敏感性。将该算法应用到自适应干扰对消系统中进行了计算机仿真验证,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，解决了收敛时间和稳态误差的矛盾，并且不受已经存在的不相关噪声的干扰．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现

固定步长LMS算法自适应滤波器在收敛速度与稳态误差之间存在矛盾,变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够灵活避免此矛盾.分析了两种变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,先使用MATLAB对其分别进行仿真,之后应用SZ-EPP5416评估板对其分别进行了DSP实现,仿真结果与DSP实现都表明变步长LMS算法改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,但归一化LMS算法能更好地改善固定步长LMS算法的矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.     

基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析

为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相关,而输入信号的自相关矩阵直接决定LMS参数的设置,不同类型的干扰差异较大;然后对混合干扰对消模块进行了建模,证明了所设计模块的可行性和有效性;最后,在不同信干噪比(SINR)下分析了所设计模块的性能,得出混合干扰对消模块在低信干噪比时性能好于高信干噪比时的结论。     

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。     

一种变步长自适应算法在通道校准中的应用

针对相控阵雷达中多通道接收机的幅相这一保证波束形成的重要指标,在一种变步长的LMS(最小均方)算法基础上,引进动量项,并通过步长来调节动量项加权参数,提出一种新的变步长的自适应算法.通过理论分析,比较了新算法和变步长LMS算法的性能.仿真结果表明,新算法在对接收机窄带信号处理上,收敛性和稳定性相对于变步长的LMS算法都有提高,能较好地达到稳态误差和收敛速度之间的平衡,对信号具有良好的校准效果.     

基于归一化LMS算法的自适应滤波器设计

归一化LMS(NLMS)算法是一种变步长的LMS算法,比LMS算法具有更快的收敛速度.采用Altera 公司的仿真软件DSP Builder和QUARTUSII7.2,进行归一化LMS算法的自适应滤波器的现场可编程门阵列(FPGA)设计.     

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。     

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     

跳频通信干扰抑制中的改进自适应对消技术

与传统阻塞式干扰对短波跳频通信的干扰相比,以通过侦查截获跳频的频率进行干扰的跟踪干扰方法对跳频的干扰更具有针对性。然而干扰信号的处理时间、干扰机与发射机接收机之间的距离等使得跳频信号与干扰信号存在时延。为解决以上问题,提出了一种基于二级最小均方(LMS)算法的自适应对消技术。同时,在理论分析的基础上重点对所提出的改进的LMS算法应用在FPGA平台上进行仿真实验。首先,通过Simulink仿真平台模拟有用跳频信号与干扰信号建立自适应算法仿真平台;其次,通过ISE软件仿真得到原始信号及抵消后的波形;最后,通过Matlab仿真得到抵消前后信干比数值。仿真实验表明该算法具有良好的抑制效果。     

GGE单天线干扰消除中信道估计技术研究

分析了GGE下行链路和相应的单天线干扰消除技术,设计了LMS自适应信道估计的方法,以此提高线性滤波的性能和系统干扰抑制的能力.为应对多小区异步干扰,所研究的LMS自适应信道估计添加了自适应遍历方向判断算法,以便扩展信道估计的适用范围,提高异步多小区自适应信道估计的性能.     

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。     

基于复数ICA的无线直放站反馈干扰抵消算法

为了利用自适应滤波器抵消转发与接收天线间的反馈干扰,根据卷积型混合与独立分量分析ICA解混的原理,将反馈干扰抵消问题纳入了ICA方法的框架中.针对亚高斯复值信号的特点,依据极小化互信息的准则,提出了一种基于复数ICA的自适应算法,简要分析了算法收敛的平衡点并据此给出了新的干扰抵消器的结构.计算机仿真结果表明,相比于LM...     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

用DSP（TMS320C25）实现雷达杂波自适应抑制

探讨了自适应抑制雷达杂波的实时信号处理问题,分析了在最小均方准则下的LMS,MLMS算法,进行了系统性能模拟.并研制了一种用DSP的自适应MTI系统,该系统对杂波环境有较好的自适应能力,对地杂波及运动杂波有较好的抑制效果,在雷达实测中,改善因子大于20dB。