一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。     

变步长LMS自适应极化递推估值算法

为了解决最小均方误差算法(least mean square,LMS)在干扰极化状态估值中存在的收敛速度和稳态误差之间的矛盾,应用变步长LMS算法进行干扰的极化状态递推估值。分析了传统定步长因子μ的选取和其对算法达到稳态时误差的影响;讨论了当干扰极化状态变化时算法的跟踪性能;并以雷达测角为例,进一步分析算法的实际应用可行性。最后给出了算法实现的原理方案。仿真结果和理论分析相一致,证明了该方法的有效性。     

一种新的变步长LMS自适应算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对一类变步长LMS算法研究的基础上,提出了步长因子与误差信号之间的一种新的非线性函数关系,进一步改善了此类算法的性能。在相同收敛速度或者相同超量均方误差的前提下,该算法具有更小的超量均方误差或者更快的收敛速度。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法性能优于原算法。     

基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法

为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square, LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。     

变宽度凸组合变阶数LMS自适应滤波算法

为了进一步改善凸组合变阶数最小均方(convex combination variable fractional tap-length least mean square,CFTLMS)自适应滤波算法的稳态性能,在证明其稳态性能的基础上,提出了一种变宽度凸组合变阶数(variable width-CFTLMS, VW-CFTLMS)自适应滤波算法,并给出参数的选择依据。仿真结果验证了低信噪比情况下,VW-CFTLMS算法稳态性能和参数选择依据的正确性;同时该算法的稳态性能要优于CFTLMS算法,其额外均方误差相比于CFTLMS算法降低约1.8 dB,具有实用价值。     

LMS自适应滤波算法在FOG数据处理中的应用

针对光纤陀螺（fiber optic gyroscope, FOG）输出数据的随机噪声问题,提出将变步长最小均方（least mean square, LMS） 自适应滤波算法应用于FOG数据处理中。根据FOG数据特点,构造变步长LMS 自适应滤波器,对FOG输出数据进行实时预处理,自动地调节参数,达到降低FOG随机漂移及角度随机游走的目的。采用Allan方差对滤波前后的FOG数据进行分析,结果表明所提出的算法在FOG数据处理中效果明显,可以优化FOG的零偏稳定性0.019(°)/h及角度随机游走0.001 5(°)/h^1/2。     

一种新的变步长LMS自适应谱线增强算法

针对自适应谱线增强器(ALE)理想误差不为零的现象,提出了一种新的变步长LMS算法。该算法建立了步长因子与权系数变化之间的非线性关系,使得步长因子随权系数变化的减小而减小,直至为零,并引入步长向量来实时地逐个调整权系数的每个值,以进一步加快算法的收敛速度。它具有初始阶段和未跟踪上信号前步长自动增大而稳态时步长变小最后为零的特点,并以线性调频信号为例,验证了算法对滤除非平稳信号噪声的有效性,提高信号的信噪比,证实该算法优于传统算法。     

基于相对误差互相关函数的变步长LMS算法

许多时变步长自适应滤波算法被用来解决标准LMS算法的固有矛盾,但实验表明这些算法易受独立噪声的干扰,或计算量大、耗时太长。针对上述问题,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,它采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。该算法计算量小、易于控制,具有快速的收敛速度和较小的失调,不受已存在的非相关噪声的影响,可很好地应用于自适应对消系统中,且在低信噪比环境中仍能保持良好的性能。计算机仿真及实测数据的处理与理论分析结果一致。     

基于凸联合的Krylov子空间自适应LMS算法

提出了一种基于凸联合的Krylov子空间自适应最小均方（least mean square, LMS）算法。首先采用Krylov子空间变换将未知系统的冲击响应转换为Krylov子空间下的稀疏结构,利用其稀疏特性,将一种改进的比例归一化LMS（improved proportionate normalized LMS, IPNLMS）算法和一种变阶数归一化LMS（variable tap length normalized LMS, VTNLMS）算法进行凸联合,最后通过Krylov子空间反变换得到未知系统冲击响应。仿真结果验证了所提出的凸联合自适应LMS算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

模糊步长LMS算法及其性能分析

以均方误差、输出与误差信号的相关系数作为衡量LMS算法收敛程度的标准及模糊推理系统的输入,提出了一种用零阶Sugeno模糊推理系统自适应调整步长的模糊步长LMS(FSS-LMS)算法,并从理论上分析了FSS-LMS算法的计算复杂度及其收敛性能。分析结果指出FSS-LMS算法的计算复杂度与传统LMS算法基本相当,但它具有更大的灵活性。自适应系统辨识的仿真结果表明FSS-LMS比传统的LMS算法及其它一些变步长LMS算法具有更好的收敛性能。     

一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法

对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算.将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行遮代估计,同时建立了步长因子和误差信号问的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式.所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用

为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星（INS/DS）组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明,在滤波精度相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性。     

Adaptive compensating method for Doppler frequency shift using LMS and phase estimation

The novel compensating method directly demodulates the signals without the carrier recovery processes, in which the carrier with original modulation frequency is used as the local coherent carrier. In this way, the phase offsets due to frequency shift are linear. Based on this premise, the  compensation processes are: firstly, the phase offsets between the base band neighbor-symbols after clock recovery are unbiasedly estimated among the reference symbols; then, the receiving signals symbols are adjusted by the phase estimation value; finally, the phase offsets after adjusting are compensated by the least mean squares (LMS) algorithm. In order to express the compensation processes and ability clearly, the quadrature phase shift keying (QPSK) modulation signals are regarded as examples for Matlab simulation. BER simulations are carried out using the Monte-Carlo method. The learning curves are obtained to study the algorithm’s convergence ability. The constellation figures are also simulated to observe the compensation results directly.     

分数阶傅里叶变换的自适应计算

提出了一种基于最小方差算法的自适应计算分数阶傅里叶变换的方法.通过对连续型分数阶傅里叶反变换进行离散化采样,得到适合数值计算的离散形式,进而通过适当的选择输入向量和目标函数构造自适应滤波器,并采用最小均方算法进行自适应计算,所得的滤波器权向量即为分数阶傅里叶变换的结果.仿真实验表明,该方法可以用来计算连续型分数阶傅里叶变换,并且计算延时相对较小.     

Lattice structure adaptive IIR notch filter based on least square kurtosis

A new variable step-size algorithm for a second-order lattice form structure adaptive infinite impulse response (IIR) notch filter to detection and estimation frequency of sinusoids in Gaussian noises is proposed. Utilizing least square kurtosis of output signals as a cost function, the new gradient-based algorithm to update frequency of the adaptive IIR notch filter and the new variable step-size algorithm are given. The computer simulation results show that the proposed algorithm has better ability in suppressing colored Gaussian noises and better accuracy in estimating parameters at low SNR than previous algorithms.     

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法

针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题，提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step size normalized least mean p norm, VSS-NLMP)算法。该算法首先对梯度矢量进行加权平滑，以减小梯度噪声的影响，然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点，利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化。给出了新算法的迭代过程，然后对其收敛性进行分析，仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能。