基于相对误差互相关函数的变步长LMS算法

许多时变步长自适应滤波算法被用来解决标准LMS算法的固有矛盾,但实验表明这些算法易受独立噪声的干扰,或计算量大、耗时太长。针对上述问题,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,它采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。该算法计算量小、易于控制,具有快速的收敛速度和较小的失调,不受已存在的非相关噪声的影响,可很好地应用于自适应对消系统中,且在低信噪比环境中仍能保持良好的性能。计算机仿真及实测数据的处理与理论分析结果一致。     

一种新的变步长LMS自适应算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对一类变步长LMS算法研究的基础上,提出了步长因子与误差信号之间的一种新的非线性函数关系,进一步改善了此类算法的性能。在相同收敛速度或者相同超量均方误差的前提下,该算法具有更小的超量均方误差或者更快的收敛速度。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法性能优于原算法。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。     

自适应变步长LMS滤波算法及分析

为了提高最小均方（LMS）自适应滤波算法的性能,通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,提出一种自适应变步长LMS算法。该算法具有初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小的特点,消除了不相关噪声的影响,并且进一步克服了Sigmoid函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段步长取值偏大的缺陷,计算机仿真结果与理论分析相一致,证实该算法优于传统算法。     

变步长LMS自适应极化递推估值算法

为了解决最小均方误差算法(least mean square,LMS)在干扰极化状态估值中存在的收敛速度和稳态误差之间的矛盾,应用变步长LMS算法进行干扰的极化状态递推估值。分析了传统定步长因子μ的选取和其对算法达到稳态时误差的影响;讨论了当干扰极化状态变化时算法的跟踪性能;并以雷达测角为例,进一步分析算法的实际应用可行性。最后给出了算法实现的原理方案。仿真结果和理论分析相一致,证明了该方法的有效性。     

一种新的变步长LMS自适应谱线增强算法

针对自适应谱线增强器(ALE)理想误差不为零的现象,提出了一种新的变步长LMS算法。该算法建立了步长因子与权系数变化之间的非线性关系,使得步长因子随权系数变化的减小而减小,直至为零,并引入步长向量来实时地逐个调整权系数的每个值,以进一步加快算法的收敛速度。它具有初始阶段和未跟踪上信号前步长自动增大而稳态时步长变小最后为零的特点,并以线性调频信号为例,验证了算法对滤除非平稳信号噪声的有效性,提高信号的信噪比,证实该算法优于传统算法。     

基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法

为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square, LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。     

一种新颖的变步长仿射投影算法

通过玫进传统仿射投影算法(APA)的约束条件,提出了一种新的变步长仿射投影算法(VSS-APA).该算法具有随估计误差的变化自动调整步长的特点,同时克服了传统APA不能充分反映更新后的自适应滤波器系数应该尽可能逼近未知系统参数的缺点.在算法实现中,提出了简单有效的遗忘因子选择规则,以实现对误差能量的准确估计.最后将该算法成功应用于系统辨识.理论分析与计算机仿真表明,该算法有更快的收敛速率和更小的稳态均方误差.     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。     

基于LMS算法的自适应均衡系统的仿真研究

描述了用仿真试验得出LMS自适应均衡滤波器的收敛性和跟踪性能与滤波器长度和选代算法跳步两个重要的参数之间的定量关系，为此构建了有实用价值的系列时延扩展的传输环境和可变多径传输信道，建立了系统仿真模型，做出了仿真试验结果并分析了仿真试验结果的意义。     

A Fuzzy Reasoning System and Its Heuristic Inference Algorithm

ＡＦｕｚｚｙＲｅａｓｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍａｎｄＩｔｓＨｅｕｒｉｓｔｉｃＩｎｆｅｒｅｎｃｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍＺｕｏＸｉａｏｄｅ＆ＬｉａｎｇＹｕｎＤｅｐｔ．ｏｆＢｕｓｉｎｅｓＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＪｉｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏ...     

基于自适应模糊系统的多目标导弹攻击区解算

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。定义了“多目标导弹攻击区”的概念 ,分析了其解算要求 ,阐述了自适应模糊系统的结构、性能和学习算法。采用自适应模糊系统拟合多目标导弹攻击区的火控工作式 ,并进行了系统应用设计。仿真结果证明了该算法的可行性。     

一种自适应多亲遗传算法及其性能分析

定义了一种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率这两个参数。提出了一种基于实数编码的自适应多亲遗传算法,该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速度。同时将该算法用来求解多峰值测试函数,实验结果验证了算法的有效性。     

自适应模糊推理人工神经网络在线实时化及其应用

本文介绍一种自适应模糊推理人工神经网络的函数逼近算法,并对其进行在线实时化改造。最后将该算法与传统系统辨识方法相结合应用于复杂系统分离辨识的试验。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

An Adaptive Simulation Algorithm Based on Fuzzy Stiffness Recognition and Its Application to Power Station Simulation

ＡｎＡｄａｐｔｉｖｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＳｔｉｆｎｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＰｏｗｅｒＳｔａｔｉｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＷａｎｇＲｕｉｆａｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｐａ...