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。     

自适应变步长LMS滤波算法及分析

为了提高最小均方（LMS）自适应滤波算法的性能,通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,提出一种自适应变步长LMS算法。该算法具有初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小的特点,消除了不相关噪声的影响,并且进一步克服了Sigmoid函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段步长取值偏大的缺陷,计算机仿真结果与理论分析相一致,证实该算法优于传统算法。     

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。     

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。     

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。     

一种新颖的变步长仿射投影算法

通过玫进传统仿射投影算法(APA)的约束条件,提出了一种新的变步长仿射投影算法(VSS-APA).该算法具有随估计误差的变化自动调整步长的特点,同时克服了传统APA不能充分反映更新后的自适应滤波器系数应该尽可能逼近未知系统参数的缺点.在算法实现中,提出了简单有效的遗忘因子选择规则,以实现对误差能量的准确估计.最后将该算法成功应用于系统辨识.理论分析与计算机仿真表明,该算法有更快的收敛速率和更小的稳态均方误差.     

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。     

基于洛伦兹函数的变步长凸组合最小均方算法

为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex combination of least mean square,NVS-CLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

实现定点DSP汇编层反正切函数的差分进化算法

基于差分进化算法,提出一种在定点DSP汇编层快速实现高精度反正切函数的方法,并对该方法在确定精度范围内的正确性和实时性进行了测试。与传统方法相比,差分进化算法求得的逼近多项式精度高、阶数小,设计出的反正切函数实时性远优于C库函数。同时差分进化算法还可以用于其它非线性数学函数在实时环境中的高效实现。