经典盲均衡算法中稳态剩余误差的分析

阐述了经典盲均衡器的组成原理,分析了稳态剩余误差中理论误差和超量均方误差的产生原因,研究了影响稳态剩余误差大小的因素,如滤波器阶数、步长因子、输入信号的统计特性等,提出了减小稳态剩余误差措施,并利用计算机进行了仿真,仿真结果与理论分析相符．     

基于SA-GSO的小波加权多模盲均衡算法

为解决传统多模盲均衡算法（MMA）在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法（SA-GSO-WT-WMMA）。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化（SA-GSO）算法和正交小波变换（WT）,利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。     

有色环境下的LMS算法研究

研究有色噪声和非平稳信号(如回声取消)情况下自适应滤波,提出解相关自适应最小均方(LMS)算法。首先设计出自适应预滤波器同时对输入信号和误差信号解相关,使输入信号和误差信号的白化,然后证明该方法并不改变维纳最优解,最后提出改进的变步长解相关自适应LMS算法。仿真实验表明:无论在有色噪声环境下还是白噪声环境下,该算法都改善了LMS算法性能,即提高了收敛速度又减小稳态误差。     

一种新型的迭代变步长LMS算法及性能分析

为解决现有固定步长和变步长类最小均方(Least Mean Square,LMS)算法在跟踪时变系统中存在的收敛速度慢、稳态失调误差较大的缺陷,提出了一种基于S-L(Sigmoid-Logistic)函数的迭代变步长LMS算法.首先,采用Sigmoid二次型函数构建步长因子的动态调整规则,实现不同误差情况下的自适应稳态调谐;然后通过Logistic函数建立误差信号与迭代时间的联合非线性函数,作为步长因子的控制前端输入信号,从而能够兼顾稳态误差与迭代时间对步长因子的修正作用.仿真结果表明,该方法能够在快速收敛情况下获得较小的稳态失调误差,对未知、时变系统表现出了较快的收敛速度和跟踪精度.     

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。     

基于双曲正切函数的智能天线变步长LMS算法

提出一种基于双曲正切函数的智能天线变步长最小均方（LMS）算法. 通过建立步长因子与误差信号的双曲正切函数关系改进LMS算法, 解决了固定步长时收敛速度和稳态误差间的矛盾. 仿真结果表明, 所提出的变步长最小均方算法比标准的最小均方算法有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

微石英音叉陀螺角速度信号提取方法的研究

研究微石英音叉陀螺的工作原理和微弱角速度信号的提取方法．从石英音叉陀螺敏感振动的近似动力学方程出发，推导了由哥氏惯性力引起的稳态和暂态振动信号以及陀螺检测输入角速度的灵敏度，并分析了材料各向异性与加工误差引起的正交误差信号特点，在此基础上分析了包含角速度信息的稳态信号与暂态信号、正交误差信号的差异，指出利用相关检测技术可在强背景噪声条件下提取出角速度信号，并通过数字仿真验证了角速度提取方案的可行性．     

基于GSPAP的子带自适应声反馈消除算法

声反馈抑制需求鲁棒、高效的自适应滤波器。该文提出一种基于Gauss-Seidel伪放射投影(Gauss-Seidel pseudo affine projection,GSPAP)的子带自适应声反馈消除算法。通过加权重叠相加滤波器组进行子带划分,子带上采用参考信号的自相关矩阵取代能量对滤波器的自适应步长进行归一化;在自相关矩阵的迭代公式中引入基于输入信号和参考信号能量最大值的自整定系数,增强算法鲁棒性;选用二阶GSPAP迭代法对自相关矩阵解算求逆,以平衡算法性能与复杂度。实验结果表明:在相同滤波器长度的条件下,该文方法获得11~22dB的稳态增益增量,比时域归一化最小均方误差(normalized least mean square,NLMS)方法提升20%~55%。     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案。理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中。     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案.理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中.     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

一种时域变步长BLMS自适应算法

在块最小均方LMS自适应滤波算法(BLMS)的基础上,提出了一种新的变步长的BLMS算法,该算法中的步长随着块平均误差增加或减小而相应地变大或变小,并引入补偿因子,使得自适应滤波器在调节权值的过程中块均方误差在接近零处具有缓慢变化的特性。理论分析和实验仿真表明,该新算法具有比BLMS算法较快的收敛速度,较小的稳态误差,有较好的抑制噪音的能力,有利于实时数字信号处理。     

一种改进的声回声抵消算法

NL MS(normalized least mean square)算法是是自适应信号处理中应用最广泛的算法之一 ,它的最大缺点是收敛速度慢 ,对非平稳信号自适应能力差。为提高声回声抵消算法的收敛速度 ,采取了将语音分析中常用的线性预测作为前置滤波器的方法来减少参考信号的相关性 ,采用步长控制的方法来提高收敛速度 ,同时保持了 NL MS算法稳定性好和算法简单的优点。最后在模拟环境下对算法进行了测试 ,证明了比 NL MS算法具有更高的收敛速度和回声抵消量     

多输入多输出系统中基于多级维纳滤波的均衡算法

基于多级维纳滤波器,提出了一种多输入多输出系统中的降秩自适应均衡算法.该算法利用多级维纳滤波器得到一组子空间基向量,通过子空间投影,把均衡器输出限定在低维子空间内,从而降低了自适应均衡的迭代复杂度,加快了收敛速度.理论分析和仿真表明,降秩均衡算法有效地提高了均衡器的收敛速度,降低了计算复杂度,并在多级维纳滤波器的级数不超过 10 的情况下,就能达到近似满秩均方误差性能.     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.      

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

具有比例积分结构的模型算法自适应控制器

通过构造新型目标函数,并且采用加权预测控制律代替一步预测控制量,得出了一种具有比例加积分结构的自适应模型算法加权控制器．该控制器能实现无偏差跟踪参考输入轨迹．仿真结果表明,对于时变对象,新算法自适应控制比基本型模型算法控制具有更强的鲁棒性．     

基于自适应Kalman滤波的汽车横摆角速度软测量算法

利用参数软测量技术,提出了基于自适应Kalman滤波和汽车两自由度动力学模型的横摆角速度软测量算法．该算法实现了横摆角速度的线性最小均方误差估计,且可对汽车行驶过程中的系统噪声和观测噪声统计特性进行在线估计．仿真与场地试验结果对比验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车状态参数测量提供了一条可行的、准确且低成本的研究思路。     

变步长自适应滤波算法的谐波检测

为提高自适应滤波算法的收敛速度,并降低其稳态误差,建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系,提出了一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法。该算法的优点是:根据误差信号的平方时间均值估计来调节步长因子,克服了以往算法在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足。即使待检测信号的信噪比较低,检测过程也具有较快的动态响应速度和保持较小的稳态失调噪声。计算机仿真表明,该算法具有更好的收敛精度。     

基于模糊滤波算法的时滞系统温度控制及误差补偿

利用自适应滤波算法调整模糊控制的输出,可解决大时滞温控系统的稳态振荡问题,但无法消除系统稳态误差.提出新的误差补偿算法,可以进一步消除稳态误差,减小参数整定工作量.将其应用于全自动化学发光免疫分析仪的试剂仓恒温控制.仿真结果表明,该算法能使大时滞温控系统得到稳定控制并增强系统的自适应能力和鲁棒性.