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.     

变步长的LMS盲多用户检测

提出了一种变步长LMS自适应盲多用户检测算法,克服了定步长自适应算法的收敛步长与输入信号自相关矩阵特征值大小有关的缺点,使算法的步长能够随输入信号矢量的变化而变化,提高了算法的收敛性能,使其更加符合实际工作的需要。并通过计算机模拟仿真,比较了变步长算法和固定步长算法的性能。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。     

一种改进的可变步长LMS算法及其性能分析

本文在1对传统的LMS算法进行分析,并针对该算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾,通过建立步长因子与输入信号和误差之间的关系提出了一种改进的归一化变步长LMS算法,仿真结果验证了该算法的优越性。     

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.     

基于ST-CMA盲均衡算法的直达波提取方法

针对检测系统中直达波信号被多径杂波所淹没的问题,提出了基于变步长的空时二维恒模盲均衡算法的直达波提取方法.该算法不受多径信号时延的限制,因此更具有效性和鲁棒性.在此基础之上采用变步长训练算法,在迭代过程中不断调节步长,使得算法的收敛速度得以提高.对存在不同的多径杂波情况进行了仿真分析,结果表明,新算法可以克服常规算法的...     

一种改进的噪声抵消器LMS自适应算法

指出常规噪声抵消器LMS自适应算法采用恒定的步长，具有收敛速度慢，失调量大的缺点，提出了一种改进的LMS自适应算法，该算法根据对输入信号信噪比的估计，采用变步长，其步长随输入信号信噪比的变化而改变，从而提高了收敛速度，降低了回响，提高了输出信号信噪比，计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度，降低回响，消噪性能等方面均优于常规算法。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

新的变步长归一化最小均方算法

为了解决最小均方 (L east Mean Square,L MS)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾 ,提出了一种新的变步长归一化 (Norm alized) L MS(NL MS)算法。这种算法根据滤波器系数的梯度计算新的步长。当算法尚未收敛时 ,使用较大的步长 ;随着收敛程度的加深 ,逐渐减小步长。试验显示了该算法具有很好的收敛性能和跟踪性能。与其它的变步长L MS算法相比 ,该算法在标准 NL MS算法基础上增加的运算量和存储量都很少且与阶数无关 ;而且该算法的参数受观测噪声的影响很小 ,在观测噪声强度发生变化的情况下不需要重新调整参数 ,仍然可以保持很好的收敛性能     

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.      

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。理论分析和计算机仿真实验均表明,新算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。     

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。     

基于分数信号处理的变步长自适应振动主动控制方法研究

针对自适应振动主动控制系统中次级通道的辨识精度严重影响振动控制效果的问题,分析了常规的次级通道在线辨识算法存在的问题,提出一种基于分数信号处理的双步长两阶段变步长策略的次级通道在线辨识方法。该方法使用基于分数信号处理的自适应算法代替传统的最小均方(least mean square, LMS)算法进行次级通道的在线辨识,同时给出了一种双步长的两阶段变步长策略,在次级通道辨识环节收敛前后应用不同的变步长策略以提高辨识精度和降低辨识环节的波动。仿真结果表明,与现有方法比较,该方法的次级通道辨识收敛速度更快,系统收敛后的波动更小,次级通道的辨识精度和系统的稳定性都有了明显的提升。经验证,该方法有效解决了常规的次级通道在线辨识算法收敛速度慢、辨识精度低和辨识环节波动大等问题,具有更好的振动控制效果。     

Anti-Jamming with Adaptive Arrays Utilizing Power Inversion Algorithm

The convergence rate of the power inversion （PI） algorithm is quite sensitive to the power of the interference with the used fixed parameters in the PI algorithm leading to degradation of its ability to handle interference. This paper presents a normalized PI algorithm that traces the stochastic characteristics of the interference. The algorithm adaptively adjusts the recursive step size to determine the constrained optimized parameters for the Iowpass filter. Simulations show that the normalized PI algorithm achieves faster convergence and produces deeper nulls. The algorithm makes GPS receivers more robust in environments with large variations in the interference strength.     

基于无穷范数的视觉伺服自适应控制方法

针对基于视觉的机器人伺服过程中, 控制系统的精度和稳定性容易受到环境噪声、 设备性能等因素影响, 导致收敛指标不理想的问题, 提出一种基于无穷范数优化任务序列( INOTS: Infinite Norm Optimization Task Sequence)的自适应增益算法, 通过将实时全局任务细化为不同子任务, 根据不同时刻子任务的特点自动配置增益。 仿真结果表明, 相比于固定增益及传统自适应增益调节算法, 该增益算法可有效提高系统响应速度,增强控制系统的抗干扰能力, 提高系统稳定性。     

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。     

基于门限估计的水声通信接收机自动增益控制

为了使用自动增益控制对接收信号的幅度进行动态压缩,采用统计接收端信号过门限瞬时值次数的方法,判断是否要调整原信号和基于对数或指数信号的变步长调整自动增益控制算法。在对数或指数信号变步长调整中,对数或指数信号之间是可以互相转换的,步长和收敛因子的选取受水声信道特性、信号幅度、噪声种类的影响。该方法已应用于水声信号接收系统,可较好地对输入信号的幅度进行动态压缩,还滤除了部分噪声的影响,达到了设定的期望值。实验结果表明,该方法抑制噪声能力强,跟踪速度快,适合在水声通信系统中应用。