一种基于交互投影原理的快速自适应横向传播建模算法

针对最小均方建模算法用于长记忆有限脉冲响应滤波器模型时收敛速度慢的问题,提出了基于交互投影原理的横向传播建模算法(简称为TPLMS算法).该算法将滤波器按质因数分解为多组滤波器组合,从最短的子滤波器分组开始迭代,逐步过渡到原滤波器,在每一时刻,采用最小均方算法顺序求解分组内各子滤波器的权系数.在迭代过程中,由于滤波器的长度缩短,从而可采用更大的步长,使权系数以更快的速度收敛.随着子滤波器长度的逐步增加,可以逐步减小迭代步长,从而得到较低的失调误差.仿真结果表明,TPLMS算法的收敛速度优于传统的最小均方算法和变步长最小均方算法.该算法收敛速度快,特别适用于长记忆有限脉冲响应滤波器模型的自适应建模.     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

一种可变步长LMS算法及其性能分析

提出了一种自适应可变步长最小方差算法（ANVSS），以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾．该算法利用当前和过去共m（滤波器阶数）个误差信息，并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ（i），来确定下一步的迭代步长．文中对这种算法进行了分析和仿真验算．对比一般的变步长算法，ANVSS算法对于平稳过程中的滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差，同时还具有较好的跟踪跃变系统的能力．     

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.     

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.     

基于变论域的变步长LMS算法

针对一般LMS自适应滤波算法在对系统建模时存在的初始收敛速度、时变系统跟踪能力及收敛精度三个指标难于协调的问题,提出了变论域变步长的LMS自适应滤波算法,并利用李亚普诺夫函数证明了算法的收敛性.研究结果表明,该算法在对系统建模时可以同时兼顾上述三个指标,可用于控制领域的系统及其逆系统建模.     

用于稀疏系统辨识的零吸引最小均方算法

为显著提高对稀疏系统的辨识性能,提出了一种自适应算法。该算法将与稀疏性有重要关系的l1范数引入LMS算法的代价函数中,并导出新的滤波器权系数更新公式。该公式在迭代过程中向权系数不断添加一个指向零矢量的修正量,使得在稀疏系统中占主要地位的零系数加速收敛,从而显著提高自适应算法的收敛速度和跟踪速度。理论分析并推导了算法的均值收敛过程。仿真结果表明:该算法无论对一般稀疏系统还是分簇稀疏系统,都能明显改善收敛性能,并且表现出良好的稳健性和通用性。     

LMS算法的自适应逆控制变频调速系统

针对矢量控制变频调速系统参数鲁棒性差这一交流传动领域难题，提出基于自适应逆控制理论的感应电机变频调速新型控制结构用于增强系统参数鲁棒性；提出一种基于变论域的变步长LMS自适应滤波算法用于电机系统及其逆系统建模。研究结果表明，变论域变步长LMS算法克服了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面的矛盾；自适应逆控制的变频调速系统对感应电机参数摄动具有鲁棒性。     

基于变步长最小均方误差自适应滤波器的变压器机器鱼避障时延仿真

为了解决变压器机器鱼避障过程中时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于变步长LMS（最小均方误差）自适应滤波器的时延估计方法。不同于传统的互相关时延估计算法,变步长LMS自适应滤波器算法不需要信号和噪声的统计先验知识,具有更好的适用性。算法根据最小均方误差准则和最速下降法对滤波器的输出和权系数向量进行自适应调节,迭代过程中采用变步长代替传统的固定步长提高了收敛速度,然后对权系数向量进行Sinc函数插值获得时延估计结果。仿真分析了不同信噪比条件的时延估计性能,并且与传统互相关算法进行了比较,结果表明所提算法相对于传统互相关算法具有更好的抗噪性和更明显的时延估计峰值。     

小波变换域多路回波消除自适应滤波算法

提出了一种小波变换域Newton／LMS多路回波消除自适应算法．新算法使用输入信号经离散小波变换后的细节分量调节自适应滤波器系数．当新算法应用于多路回波消除时具有很高的收敛速度和收敛精度,取得了较好的回波消除效果．仿真表明了新算法的有效性。     

9自由度主动悬架平顺性研究

基于汽车系统动力学理论,利用拉格朗日定理,推导设备-车-路耦合的9自由度主动悬架动力学方程,采用滤波白噪音作为左右车轮随机路面不平度激励,根据最优控制原理设计LQR控制器,建立主动悬架控制仿真模型.采用自适应粒子群算法优化加权系数Q,将主动悬架的设备加速度等性能参数均方根值与被动悬架进行对比分析.仿真结果表明:采用自适应粒子群算法优化LQR控制方法,能够显著改善车辆平顺性,保护车载设备可靠性.      

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

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。     

A New Iterate SR Algorithm for Adaptive Multiuser Detection

The sign algorithm has been extensively investigated for digital echo cancellation appfication and other adaptive filtering appfications. In this paper, we use the blind averaging Signregressor (SR) algorithm for adaptive multiuser detection. It is another least mean square (LMS) algorithm and eliminates the need for multiplication in the adaptive algorithm. The new algorithm not only reduces the calculation complexity but also has good convergence character. Simulations indicate that this algorithm can adapt to the changes of the environment quickly and improve the stability of the SIR.     

LMS算法在平滑伪Wigner分布中的应用

提出了最小均方(LMS)算法在信号时频分布中的一种新的简单应用.频域LMS自适应结构使用信号项与交叉项的连续和时变的状态去模拟平滑伪Wigner-Ville分布,表明相应的平滑窗是一个指数函数,这个指数函数的时间常量在自适应算法中由步长参数所定义.     

胎儿心电提取自适应滤波器仿真对比研究

为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性.根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了四种自适应滤波器的收敛速度与稳态性能的影响因素,并通过调整和优化FECG提取参数对四种自适应滤波器进行了仿真对比.研究结果表明,RLS算法自适应滤波器性能最优,可以快速准确地从母体心电中分离出FECG.     

低信噪比弱信号提取算法研究

采用从强背景噪声中提取话音信号的自适应噪声抵消技术———最小均方误差(LMS)入手,对该算法的性能进行了分析,针对其收敛速度慢、提取信号频带窄的缺点,提出了改进的有动量因子的自适应最小均方误差算法(MLMS).仿真结果表明,该方法对于解决弱信号提取问题有一定效果.     

一种改进的MNVS自适应滤波算法

提出一种改进的归一化变步长自适应滤波算法（ＡＮＶＳ）,它对归一化变步最小均方误差自适应乍法（ＭＮＶＳ）作了进一步的改进,使之既具有愉收敛速度,又有快速跟踪能力,计算机仿真结果表明,该算法的性能明显优于ＭＮＶＳ算法,而其计算量与ＭＮＶＳ算法相当。     

基于预测码辅助的CDMA系统盲NBI抑制技术

在信号统计特性和训练序列未知的情况下,针对现存盲自适应最小均方(LMS,Least Mean Square)码辅助算法码分多址(CDMA,Code Division Multiple Access)系统强窄带干扰(NBI)进行抑制时稳态性能较差,以及盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive Least Square)码辅助算法收敛速度和性能难以折中的问题,提出盲自适应预测码辅助技术。盲自适应预测码辅助技术基于盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法实现,实现了对三类NBI的抑制,包括音频干扰、数字窄带干扰和自回归(AR,Autoregressive)随机过程。本文详细分析了盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法的性能,并通过仿真分析证明了算法的有效性。