一种新的变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用

LMS算法是自适应波束形成的经典算法之一,由于其步长中参数是固定值,造成收敛速度与稳态误差之间相互制约,影响算法的性能.因此,提出了基于Sigmoid函数的变步长LMS方法,并且误差e(n)在接近为零时有缓慢变化的特点,分析了α、β与e(n)的函数关系以及对收敛性能的影响.计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能.     

基于LMS算法的自适应均衡器的分析

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,文章通过MATLAB仿真,分析了基于LMS算法的自适应均衡器的特性,分别讨论了步长参数和特征值扩散度对均衡器收敛特性和均方误差的影响。     

GLMS系列算法和时变信号模型的自适应处理

提出了具有指数数据窗的GLMS算法和近似GLMS算法.分析和计算证明,两算法不仅具有较高的起始收敛速度,而且还有较强的跟踪能力和小的失调量,适用于时变和非时变信号模型的自适应处理.     

一种基于正弦函数的新变步长LMS算法

为解决传统LMS算法由于固定步长,在解决稳态误差与收敛性之间关系时始终处于矛盾状态的问题,在对固定步长LMS算法分析的基础上,根据变步长LMS算法的步长调整原则,通过构造步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数,提出了一种基于正弦函数的新变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响.理论分析和仿真结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS算法和SVS-LMS算法.     

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.      

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.     

基于梯度向量的变步长LMS算法

传统的最小均方误差(Least Mean Square)算法难以同时获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。本文在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,通过建立步长参数与梯度向量之间的一种新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法。分析和仿真表明,改进后的算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

基于加权平均梯度的变步长LMS算法

为了尽可能减少影响变步长LMS算法性能的因素,提出了基于加权平均梯度的变步长LMS算法.该算法的滤波器权系数在收敛的过程中自适应接近最优权矢量,算法利用平滑梯度矢量的欧式范数和瞬时误差控制步长更新,并从理论上分析了算法的稳态误差.与其他几种变步长LMS算法对比,该算法的收敛速度最快、稳态误差最小.     

一种新的可变步长LMS算法研究

在分析基本最小均方误差算法(LMS)和归一化最小均方误差算法(NLMS)的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法(NVLMS)和它的改进算法(MNVLMS).仿真结果显示,NVLMS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较快的收敛速度和较小的稳态误差.在非平稳环境下,MNVLMS算法在减少算法复杂度的情况下能获得和NLMS算法一样的收敛速度和稳态误差.     

一种新的变步长LMS算法

对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法.该算法建立了步长因子与误差信号和权系数变化之间的非线性函数关系,从而使权向量异步更新达到最佳.仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度,更小的稳态误差及更平稳的收敛过程.     

卫星通信中一种改进的变步长LMS均衡算法研究

针对传统的定步长最小均方误差（fixed step size-least mean square,FSS-LMS）算法不能同时兼顾快速收敛和较小稳态误差,以及变步长最小均方误差（variable step size least mean square,VSS-LMS）算法也不能满足较快的收敛速度和较好的抗噪声性能等问题,提出了一种在Sigmoid函数中引入递减的等比序列,在估计误差的自相关函数基础上,用前后时刻的绝对误差来代替当前时刻的瞬时误差,加强了对步长因子控制的算法。仿真结果表明,在不同的信噪比环境下,提出的算法较其他LMS算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。同时,给出了卫星通信系统的仿真模型,并且将提出的算法应用到了该系统模型的自适应均衡器之中,系统的误码性能有较大的改善。     

量化LMS算法的自适应滤波器及其低功耗设计

LMS算法实现自适应滤波器,电路结构简单且能够达到满意的性能,广泛应用于以太网和802.11无线局域网中.分析了3种量化LMS算法的收敛速度和稳态误差,提出了用2-指数来量化误差信号,符号截断来量化输入序列;提出了用半加器来实现系数自适应调整,量化后的系数更新因子只有一个“1”,性能可以和传统的LMS算法媲美,硬件规模和功耗只有传统LMS算法的60%.     

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?     

基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方算法

为解决传统凸组合自适应滤波算法在联合参数迭代计算量大、算法收敛速度慢、跟踪性能差等问题,提出了一种基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方(SCLMS)算法;该算法用一种新的S型函数,代替Sigmoid函数,在保证和CLMS算法相同稳态误差情况下,避免了指数运算,减少了计算量;同时也提高了收敛速度和信号的跟踪性能。通过独立高斯白噪声作为输入信号算法仿真、相关噪声作为输入信号算法仿真;以及非平稳环境下算法仿真;并对三种仿真结果进行了分析,验证了该算法性能可靠有效。     

线性调制下LMS和RLS算法研究及仿真

利用MATLAB仿真软件对线性调制下LMS和RLS两种算法进行仿真,通过仿真比较了两种算法的收敛速度,对两种算法收敛后的误码率进行分析,研究了步长对LMS算法均方误差性能曲线的影响和遗忘因子对RLS算法性能曲线的影响．     

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。     

归一化LMS盲最大似然序列估计算法

阐述了归一化LMS盲最大似然估计算法的基本原理,通过计算机仿真试验证明了该算法在收敛速度、稳态剩余误差等方面均优于传统的LMS盲最大似然估计算法,并提出了该算法的研究方向。