基于洛伦兹函数的变步长凸组合最小均方算法

为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex combination of least mean square,NVS-CLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。     

采用瞬时转移结构的凸组合最小均方算法

为了避免单个滤波器在收敛速率与稳态误差上的相互制约,从而导致系统性能下降的问题,文章采用凸组合最小均方算法,将快速滤波器与慢速滤波器并联使用来解决。为进一步改善性能,提出了一种采用瞬时转移结构的低复杂度凸组合最小均方算法。在该算法中,分别使用修正反正切函数和sign函数对参数λ(n)和a n()的更新迭代公式做了简化和改进,同时为加快算法的收敛速率引入一个长度为N0的窗实现瞬时权值转移。仿真结果表明:文中改进算法在噪声、相关信号输入以及非平稳环境下能够保持较好的均方性能和跟踪性能,并且具备更快的收敛速率。