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。     

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.     

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?     

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。     

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。     

基于改进LMS自适应滤波的局部放电噪声抑制方法

为了解决局部放电测量现场中信号淹没在周期性窄带干扰中的问题,文中提出一种应用于变压器局部放电在线监测系统的改进变步长最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波算法,通过构造一个新型滤波函数结合实际情况中AD芯片量程自适应调整步长,解决了传统LMS算法需要阶数和步长匹配、收敛性差、容易发散的缺点.通...     

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。     

一种变步长自适应信道估计算法

针对传统的LMS算法收敛速度慢和对时变信道跟踪能力弱的缺点做了改进,提出一种应用于LTE-A ( Long Term Evolution-Advanced)系统的变步长LMS( least mean square)信道估计算法,设计一种误差函数来控制步长因子,仿真结果表明比传统算法能明显降低MSE( Mean Squared Error,均方误差),提高信道估计的精度。     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

MIMO系统中基于LMS处理的自适应时变信道跟踪算法

在无线时变衰落信道环境下，提出一种用于多输入、多输出（MIMO）天线系统的自适应信道跟踪方法．在空时分组码（space-time block code，STBC）的MIMO系统中，用导频进行信道估计后，采用基于最小均方（least mean square，LMS）的改进自适应算法对时变信道进行跟踪．该方法分别跟踪信道矩阵经正交分解（QR）后的参数，定义了度量时变衰落大小的信道矩阵“对角非零因子（diagonal nonzero factor，DNF）”，并利用它来调整LMS的步长以提高对信道的跟踪能力．仿真结果表明，该方法在相同的导频开销下，与传统的用LMS算法直接跟踪信道相比，性能有所提高．     

基于加权递推最小二乘法的微硬盘伺服信号滤波

针对微硬盘伺服信号的滤波问题,采用了一种加权递推最小二乘法.该算法使用最小二乘加权时间平均准则取代通常的最小均方误差准则,并利用该准则导出权向量的自适应迭代公式,算法保证在每步迭代运算中权值都能调整到最佳,同时降低了权值调整量对噪声的敏感程度.实验结果表明:该算法滤波效果好、抗噪能力强、稳态收敛精度高和收敛速度快,适用于诸如微硬盘驱动器之类对收敛速度及消噪要求较高的场合.     

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.     

最小均方算法用于数字信号的性能

为了获取最小均方 (LMS)算法用于数字信号的性能 ,提出了一项新的性能参数——误码率。分析了误码率与算法均方误差之间的关系 ,在实验的基础上给出了两者之间的一个近似函数表达式。并重点研究了算法步长对收敛速度、稳态失调量、误码率这三项性能参数的影响 ,以及步长确定的原则 ,为数字信号领域使用 LMS算法提供了一些理论基础。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

平坦MIMO信道中最小均方误差估计的一种改进方法

以平坦衰落条件下MIMO信道数学模型为基础,研究了最小均方误差估计算法,给出了详细的推导过程.由于最小均方误差估计算法比较复杂,导致其收敛速度比较慢,实际应用中受到了一定的限制.为了降低其复杂度,从数学的角度对算法进行了简化,减少了一次矩阵求逆运算.仿真中建立了一个MIMO系统,给出了估计性能曲线和收敛曲线.从理论分析和仿真结果来看,改进后的算法与之前的算法的估计性能差异不大,但收敛速度却明显提高了,达到了简化的目的.     

基于时域正交TDO-LMS的变步长盲干扰抑制改进算法

为了寻求一种快速收敛的低复杂度LMS盲多用户检测改进算法,在时域正交TDO-LMS算法基础上,通过对接收向量时域解相关,达到加快步长收敛的目的.静态和动态干扰环境下的仿真结果表明：改进算法克服了传统盲LMS算法中步长受相关矩阵特征值影响的缺点,在保持原先输出信干比性能的前提下,表现出快速的收敛特征和良好的鲁棒性.     

Application of Fast and Robust Equalization in Communication Technology

In this paper, the authors explore the potential of several popular equalization techniques while overcoming their disadvantages. First, extensive literature survey on equalization is conducted. The focus is on popular linear equalization algorithms such as the conventional least-meansquare (LMS) algorithm, the recursive least-squares ( RLS ) algorithm, the filtered-X LMS algorithm and their development. To overcome the slow convergence problem while keeping the simplicity of the LMS based algorithms, an H2 optimal initialization is proposed.     

一种基于梯度的新自适应无限冲击响应限波器算法

基于变步长类最小均方(VS-LMS-L)算法和无记忆非线性梯度(MNG)算法，设计了一种变步长无记忆非线性梯度(VS—MNG)算法．新算法在频率估计均方误差(MSE)和收敛速度上获得增进的性能，而且具有很好的鲁棒性．仿真结果显示了设计算法的优越性．     

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.