一种改进的自适应步长盲源分离算法

本文提出了一种新的自适应步长自然梯度算法,该算法在迭代进行过程中依据分离程度对步长适时调整,使算法在保证稳态误差的情况下加快了收敛速度,计算机仿真说明了算法的有效性。     

改进的基于步长自适应的自然梯度盲源分离算法

为解决盲源分离算法中收敛速度和稳定性的折中问题,基于最优步长的思想,提出了一种新的步长自适应的自然梯度盲分离算法.在自然梯度盲分离算法的基础上,对步长进行自适应迭代,步长偏移量的选取原则是使得下一次迭代时的步长最优,或者说目标函数最小.仿真结果表明,提出的算法相对固定步长自然梯度算法,其收敛速度提高了1倍以上,而系统的稳定性能基本不变.     

盲源分离自适应算法的统一形式

通过合理的推导与转换，统一了几种不同的盲源分离自适应算法，指出了这些有源分离自适应算法之间的区别与联系，给出了该统一形式中非线性函数选取的稳定性原则。提出了在稳定提下，兼顾算法多种性能的非线性函数综合择优准则。计算机模拟实验结果验证了该准则的有效性。     

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。     

基于改进EASI算法的多跳频信号盲源分离

为了有效地解决多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种变步长的EASI(Equivariant Adaptive Separation via Independence)盲源分离算法。该算法在传统EASI算法的等变化性基础上,用性能指标(串音误差)作为准则,通过改变函数的取值范围及形状,自适应更新步长,使其在一个固定小的范围内,达到算法收敛速度和稳定性能的一个较理想的平衡点,改善了当步长固定时存在的缺陷。经过实验仿真,证明该算法对步长有很好的调整能力,性能稳定且收敛速度较快,能很好地将多个跳频信号进行分离,较传统的EASI算法有更高的适用性。     

基于高阶统计量的自适应盲源分离算法

提出了一种新的自适应盲源分离算法，在无噪音实时两源两传感器的情况下，一旦观测信号被白化，只需要辨识一个特定的旋转矩阵就可以完成盲源分离，并给出了能表征该旋转矩阵的角的自适应估计器，仿真结果表明，当满足源峭度和不为零的条件时，这种方法是一种稳定的和有效的分离算法。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

基于最小错误概率变步长的盲均衡算法

在分析了基于最小错误概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长算法实现了基于最小错误概率新的变步长盲均衡,克服了固定步长收敛速度和收敛精度之间的矛盾,加快了收敛速度,减小了稳态剩余误差。计算机仿真结果分别给出了4PAM,8PAM信号在典型电话信道和普通最小相位信道中牛顿梯度变步长算法与固定步长算法的收敛曲线。由两种算法收敛曲线的比较可以看出,新算法的收敛性能明显得到改善。     

基于盲源分离的多用户检测算法

本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

在分析传统LMS(Least Mean Square)算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法。新算法利用误差信号以及误差信号相关值共同调整步长,克服了一般变步长LMS算法低信噪比环境下抗噪较差以及高信噪比环境下收敛较慢的缺点。计算机仿真结果表明,与传统LMS算法和VSSLMS算法相比,该算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

用于恒模数字信号的变步长归一化最小均方算法

为全面分析用于数字信号的最小均方（LMS）算法性能，提出了一种新的性能评估参数－误码率，为了提高LMS算法性能，提出了一种新的变步长归一化LMS自适应算法，该算法长在启动阶段主要由瞬时误差控制，以加速收敛，在收敛阶段主要由其历史值来决定，以获得低的误码率，而切换条件是基于短时均方误差值，与已有类似的变步长LMS算法相比，在几乎不增加算法复杂度的情况下，具有更快的跟踪速度，更低的比特误码率，特别是其控制参数在观测噪声强度发生变化时不需重新调整，计算机仿真效果支持了理论分析。     

一种新变步长LMS算法在二阶自适应陷波器中的应用

LMS自适应算法运算简单，但收敛速度较慢，且在低信干比条件下，滤波器系数的均方差(MSE)很大．为此，提出了一种新的变步长自适应算法(VS-LMS-L)．该算法用瞬时输出信号的自相关估计值来控制步长的更新，能够在低信干比条件下，减小无关噪声的影响．该算法有着很快的收敛速度和较小的MSE，将它应用于DQPSK调制的卫星通信抗窄带干扰中．仿真表明，在输入信干比为-32．77dB的条件下，得到了-6．93dB的输出信干比，信干比改善达到了25．84dB，显示出了这种算法的鲁棒性和优越性．     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，解决了收敛时间和稳态误差的矛盾，并且不受已经存在的不相关噪声的干扰．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

基于自适应变步长盲平均Sign算法的干扰抑制

提出了一种适用于直接序列码分多址（DS／CDMA）系统中抑制多址干扰（MAI）和窄带干扰（NBI）的变步长盲平均Sign算法（AS-asign）。该算法把盲平均Sign算法和变步长思想结合起来,对盲平均Sign算法的步长采用二次最小均方（LMS）,克服了盲平均Sign算法受步长影响的缺点,并使计算复杂度降低。仿真结果表明,AS-asign算法能够自动迅速地适应环境的变化,抑制多径干扰和窄带干扰,并且稳态时的信扰比高于AS-LMS算法。     

自适应变步长恒包络算法AS-CMA用于DS/CDMA中盲干扰抑制

基于直接序列码分多址(DS／CDMA)系统中的多址干扰(MAI)和窄带干扰(NBI)，提出了一种变步长盲恒包络算法(AS-CMA)，并同自适应变步长最小均方算法(AS-LMS)进行了比较。仿真结果表明，AS—CMA算法能够自动地适应环境的变化，收敛性和稳定性均优于AS—LMS算法。     

线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法

研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划，为提高神经网络路径规划算法的收敛速度，表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

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。     

基于误差信号自相关函数的变步长恒模盲均衡算法研究

提出了一种自适应变步长恒模盲均衡算法，利用剩余误差信号的自相关函数估计值作为控制步长的因子来自适应改变步长的大小，克服了恒模算法存在的固有缺陷。理论分析和仿真实验均表明该算法与恒模算法相比，在收敛过程中加快了收敛速度，收敛后又能减小对均衡器参数的误调，具有更小的稳态剩余误差。     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。