一种新的直达波干扰变步长NLMS对消算法

研究了脉冲无源双基地雷达的直达波干扰抑制技术. 在直达波脉冲和目标回波时域交叠的条件下,在分析传统LMS算法、归一化LMS算法、变步长LMS算法的基础上,提出一种新的变步长归一化LMS(新VSSNLMS)算法来实现直达波干扰自适应对消,通过仿真验证了该算法收敛性能的优越性. 并将该算法应用于脉冲无源双基雷达直达波干扰自适应对消中,理论分析和仿真结果表明,新VSSNLMS算法比现有的LMS、NLMS和MSVSLMS算法具有更快的收敛速度和更少的对消剩余误差.      

一种新的可变步长LMS算法研究

在分析基本最小均方误差算法(LMS)和归一化最小均方误差算法(NLMS)的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法(NVLMS)和它的改进算法(MNVLMS).仿真结果显示,NVLMS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较快的收敛速度和较小的稳态误差.在非平稳环境下,MNVLMS算法在减少算法复杂度的情况下能获得和NLMS算法一样的收敛速度和稳态误差.     

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。     

归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现

固定步长LMS算法自适应滤波器在收敛速度与稳态误差之间存在矛盾,变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够灵活避免此矛盾.分析了两种变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,先使用MATLAB对其分别进行仿真,之后应用SZ-EPP5416评估板对其分别进行了DSP实现,仿真结果与DSP实现都表明变步长LMS算法改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,但归一化LMS算法能更好地改善固定步长LMS算法的矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.     

基于自适应滤波地下管道漏水信号去噪处理研究

研究了自适应滤波算法对地下管道漏水信号的去噪处理,对归一化最小均方(Normal Least Mean Square,NLMS)自适应滤波算法与传统的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法进行性能比较,并通过MATLAB仿真验证分析,最终采用DSP芯片TMS320C5402在CCS软件平台上实现了NLMS自适应算法对地下管道漏水信号噪声的滤除.     

声学回声消除算法研究

在回声消除中,自适应滤波是核心,而滤波器系数的更新又是自适应滤波的核心.在声学回声消除领域,滤波器系数的更新最常使用的算法是LMS算法,目前针对LMS算法有两种改进算法,即NLMS和NBLMS算法.基于TI公司的DSP芯片的硬件资源特点来比较NLMS(Normalized LMS)和NBLMS(Normalized Block Update LMS)算法,为消除声学回声提供选择依据.     

归一化LMS盲最大似然序列估计算法

阐述了归一化LMS盲最大似然估计算法的基本原理,通过计算机仿真试验证明了该算法在收敛速度、稳态剩余误差等方面均优于传统的LMS盲最大似然估计算法,并提出了该算法的研究方向。     

一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

一种基于正弦函数的新变步长LMS算法

为解决传统LMS算法由于固定步长,在解决稳态误差与收敛性之间关系时始终处于矛盾状态的问题,在对固定步长LMS算法分析的基础上,根据变步长LMS算法的步长调整原则,通过构造步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数,提出了一种基于正弦函数的新变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响.理论分析和仿真结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS算法和SVS-LMS算法.     

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。     

MLMS自适应滤波的改进方法

本文从自适应噪声消除的角度对 LMS(least-mean-square)算法及 MLMS(Modified/LMS)算法进行从讨论,提出了 MLMS 法的改进算法,模拟结果表明;改进后的算法,其动态和静态特性均有所改进,而它的计算量并没有增加。     

基于径向基网络的手写签名辨识研究

手写签名应用广泛,为验证签名者身份,利用径向基网络的特性,构建径向基网络模型,利用自组织学习基函数的中心和方差,以及有监督的学习权值的办法来训练网络.将训练好的网络用于手写签名的真伪辨识.并给出了仿真实例,证明该方法切实可行.     

改进的自适应小波变换在信号去噪中的应用

讨论了传统的LNS在信号处理中的不足。基于离散小波变换提出一种自适应去噪方法。该方法利用多分辨率分析理论，把信号和噪声分解在不同的频率范围之内，使信号和噪声的频谱得到简化，从而减少了自适应滤波器的级数，使输入自相关矩阵阶数降低。仿真结果表明，与传统的LMS算法相比，WLNS算法的收敛速度和稳定性得到了显著的提高。     

非线性最优化中超线性收敛的序列线性方程组方法

提出了一个超线性收敛的序列线性方程组方法（ＳＳＬＥ）．此方法与现有的序列二次规划（ＳＱＰ）方法相比，其优点有：（１）由于新方法每一次迭代只需计算三个系数矩阵完全相同的线性方程组，因此迭代的计算量减少且算法的稳定性提高；（２）每一次迭代产生的点是可行的；（３）具有一步超线性收敛速度。     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

一种快速的BM模式匹配改进算法

文章在分析BM算法以及一些重要的改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法———BMG算法。该算法结合了BMH算法和BMHS算法的优点,同时考虑了字符串后一位字母的惟一性,大大提高了最大位移m 1的出现概率,因此有效地加快了匹配速度。     

降低 OFDM 系统峰均功率比的改进算法

为降低正交频分复用(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号的峰均功率比(PAPＲ: Peak Average Power Ｒatio)过高对系统产生的危害,提出将最小二乘估计方法(LS: Least Square Estimation)融合到凸 集映射的星座图扩展技术中(ACE-POCS: Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets),得到了一种 新算法(LS-ACE-POCS: Least Square Estimation of Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets)。该算 法采用最小二乘估计算出一个最优因子,并将最优因子与消峰信号相乘,产生新的消峰信号,从而经过 1 次迭 代便可与传统 ACE-POCS 算法 10 次迭代相媲美。由 Matlab 仿真结果可知,在相同的仿真环境下,该算法经过 一次迭代比传统算法第 10 次迭代的 PAPＲ 低 0． 223 dB,并且其误码率性能稍微优异于传统算法,同时大大降 低了系统的复杂度。     

一种改进的迭代硬阈值算法

压缩感知重构算法直接影响信号重构速度和效果。迭代硬阈值(IHT)算法具有重构速度快的优点,但是其重构精度不高。提出一种改进的迭代硬阈值(MIHT)算法,在迭代硬阈值算法的基础上引入压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中原子回溯的思想,保证每次迭代都能找到正确的索引集,提高算法的重构精度。Matlab仿真结果表明,本文提出的算法在重构精度上明显优于迭代硬阈值算法,而在迭代次数和重构时间上明显低于压缩采样匹配追踪算法。     

基于 RIE 的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法.该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理.理论分析表明,当接收信号中不合窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度.仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案.