最小均方误差准则的自适应天线阵控零技术研究

本文针对基于最小均方误差准则的自适应天线阵方向图的控零技术进行研究。首先介绍了最小均方误差准则的基本理论,然后对基于该准则的自适应天线阵进行理论分析,最后对需要信号和干扰信号的到达方向发生改变以及干扰信号的幅值发生改变的两种情况阵的抗干扰性能。     

采用最小均方算法的自适应横向滤波器

文章首先简单介绍了LMS算法和采用此算法的系统结构图,随后分别给出了MATLAB和SIMULINK的具体实现及其运行结果,最后针对迭代步长对系统性能的影响情况进行简明的讨论。结果证明,采用LMS算法得出的结果与准确值的偏差在工程上完全可以接受,并且算法容易实现。     

加窗LMS－ML自适应时间延迟估计

简述了最大似然时延估计的基本原理，从Ｒｏｔｈ处理器的自适应实现出发，发展了一种加窗ＬＭＳ－ＭＬ自适应时间延迟估计方法。这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用自适应估计Ｒｏｔｈ处理器来得到幅度平方相干函数，进而实现最大似然时延估计，在自适应迭代过程中，对自适应滤波器的权矢量进行了加窗处理。理论分析和计算机仿真表明：这种方法在估计精度、收敛速度和计算复杂度诸方面均优于基本ＬＭＳ自适应时间延迟估计。     

半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件，据此提出一种新的广义非限定两步估计类（非线性），推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果，研究了它优于最小二乘估计，甚至优于Zellner估计的统计性质。     

统计模型中均方误差的区间估计

本文研究了一般情形下线性统计模型 (1 )—模型 (4)中参数 β的估计量^βL 或 ^βH 的均方误差MSE (^βL)或MSE (^βH) ,并分别给出了其1 -α的置信区间     

基于最小均方误差估计和稀疏性先验的图像去噪

提出一种基于稀疏表达理论和最小均方误差估计的图像去噪算法,主要内容包括:在贝叶斯复原框架下,根据图像在冗余字典下的稀疏表达模型,建立原始图像表达系数的最小均方误差复原方程;利用随机正交匹配追踪算法,研究复原方程的数值求解算法,对图像表达系数进行近似求解,进而对原始图像进行恢复.对一组标准测试图像的仿真实验表明,提出的算法能够较好地去除图像中的噪声,并且复原图像具有较好的主观视觉质量和较高的峰值信噪比客观评价指标.     

基于最小均方的自适应滤波时差估计研究

时差估计的研究中,基于雷达信号的复杂多样性,采用最小均方自适应滤波算法,其基本原理是应用梯度下降法并通过权值衡量误差来实现滤波.对基本最小均方算法和变步长最小均方自适应算法进行仿真验证,选出最优算法,并利用sinc函数内插实现分数倍时差估计.算法仿真结果表明,对接收机离散信号的点数时差估计的误差精度提升至10倍左右.     

基于最小均方误差估计的RFID室内定位算法

近年来基于射频识别（RFID）的室内定位技术得到了大量的关注及广泛的应用.由于无法利用目标标签的先验信息,现有的基于极大似然估计的室内定位算法性能存在进一步提高的可能.文中提出使用标签位置分布统计特性作为先验信息来提高定位精度,将基于到达时间（TOA）的二步加权最小二乘法从极大似然估计扩展到最小均方误差估计,并推导了基于最小均方误差估计的TOA定位方法的克拉美罗下界（CRLB）和理论方差.理论分析和仿真结果都表明该算法优于极大似然估计定位算法.     

LMS算法中稳态均方误差的研究

该文详细讨论了ＬＭＳ算法中输入信号相关性，加权数目和稳态均方误差的关系。通过公式推导，从理论上证明了增加加权数目并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号?存在一个最佳的加权数目，使稳态均方误差最小，再增加权数目，稳态均方误差有增大的可能。     

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.     

基于最小均方误差估计的改进语音增强算法

在常规谱减法的理论基础上,针对其去噪中存在的问题,提出一种改进算法,对清音和浊音分别采用高频提升和频带加宽的处理方法,使在消除信号噪声的同时尽可能地保留信号中的弱特征成分.利用LSD和PMD公式从理论和实践两方面证明该方法在有效抑制背景噪声的同时还可以降低音乐噪声,获取最大的信噪比,减少语音失真,实现比常规谱减法更好的语音增强效果.     

基于贝叶斯最小均方差的OCT图像散斑处理

对于光学相干层析图像中的散斑噪声,提出了一种基于贝叶斯的降噪算法.通过将带有噪声的成像数据放在对数空间中,从噪声的高斯分布中抽取样本,根据图像相邻像素之间的相关性,对样本内的像素赋予相应的权值,用加权直方图估计后验分布,并运用一般贝叶斯最小均方差得出图像的无噪声数据.该算法与传统的小波变换降噪和中值滤波去噪相比,在信噪比(SNR)和等效视数(ENL)方面都有明显的改善,在一定程度上提升了图像质量.     

基于最小均方滤波的RTO预测算法

传统的传输控制协议(TCP)中的重传超时值(RTO)设置过于保守,且RTO预测算法对于往返时延(RTT)变化的响应过于缓慢,造成长时间的无谓等待,降低了带宽利用率。为了解决这些问题,提出一种基于最小均方(LMS)滤波的预测算法。为了验证新算法的性能,选择了大量有代表性的网址进行试验,对新旧2种算法的预测结果进行比较,并做了性能分析。试验结果证明,所提出的算法相比于原算法,具有能很快达到稳定,稳定后的预测误差小,对RTT变化的响应快等特点,提高了传输性能。     

基于最小均方滤波的RTO预测算法

传统的传输控制协议(TCP)中的重传超时值(RTO)设置过于保守,且RTO预测算法对于往返时延(RTT)变化的响应过于缓慢,造成长时间的无谓等待,降低了带宽利用率。为了解决这些问题,该文提出了基于最小均方(LMS)滤波的预测算法。为了验证新算法的性能,选择了大量有代表性的网址进行试验,对新旧两种算法的预测结果进行比较,并做了性能分析。试验结果证明,该文提出的算法相比于原算法,具有能很快达到稳定,稳定后的预测误差小,对RTT变化的响应快等特点,提高了传输性能。     

基于WLS的OTHR短时自适应海杂波抑制方法

基于高频海杂波的空间相关特性,从自适应滤波的角度提出了一种基于加权最小二乘(WLS)的天波超视距雷达(OTHR)短时自适应海杂波抑制方法.在自适应权值求解过程中,采用基于QR分解的直接数据域处理方法,避免传统基于相关矩阵求逆方法的数值稳定性较差的缺陷.结果表明:与现有的基于空间相关性的海杂波抑制方法相比,所提方法具有更优的杂波抑制性能,同时兼备对参考距离单元数要求更低、计算量更小、自适应能力更强的优点,工程适用性较强.实测数据处理分析验证了所提方法的有效性.     

反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法

为解决传统最小均方自适应滤波算法联合参数λ(n)运算量大、收敛速度慢的问题,提出一种基于修正的反正切函数的凸组合最小均方滤波算法,并应用Matlab软件对不同信噪比算法进行仿真比较。结果表明:该算法在保证运算量的前提下,能够加快算法的收敛速度及减小其稳态误差。反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法具有更好的滤波性能。     

延时估计误差对间接学习结构预失真器的影响

间接学习结构数字基带预失真器的实现需要估计模拟链路延时,而链路延时估计算法存在估计误差,此误差对预失真器性能的影响目前未有相关研究。该文以邻近信道功率比(ACPR)和归一化均方误差(NM SE)两项指标作为衡量标准,研究了延时估计误差对间接学习结构预失真器补偿性能的影响。结果表明,间接学习结构预失真器对延时估计误差敏感,在N yqu ist采样的预失真器系统中,只有当估计误差不超过系统采样间隔的1/64时,才能保证此预失真器能够有效地实现功放线性化。     

脉冲噪声下基于自适应特征值分解的时延估计新方法

依据分数低阶统计量理论和噪声特征,提出一种鲁棒性自适应特征值分解（RAED）时延估计方法,扩展了自适应特征值分解（AED）时延估方法的使用环境．该算法在脉冲噪声环境下,组合两个接收信号,使其共变矩阵最小特征值对应的特征向量为信道的估计,并基于广义归一化最小平均p范数（广义NLMP）方法自适应得到该特征向量,从而获得时延估计．计算机仿真表明该方法在脉冲噪声环境下具有较好的鲁棒性．     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案.理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中.     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案。理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中。