自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真

自适应均衡器已广泛应用于通信、雷达、声纳、控制和生物医学工程等许多领域,为克服多径衰落和信道失真引起的码间干扰,实时跟踪移动通信信道的时变特性,笔者设计了一个基于LMS算法的自适应线性均衡器,并通过改变步长因子Δ来分析其收敛速度和均方误差特性.     

自适应滤波器的算法比较研究

自适应滤波器一直是随机信号处理当中的一个重要的研究课题。在介绍了自适应滤波器的各种算法之后,重点讨论了基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适应滤波器算法,并用Matlab对这两种算法进行了仿真和比较分析。     

基于自适应算法的去噪滤波仿真比较

介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方算法(LMS)和递推最小二乘算法(RLS)这两种自适应算法进行了理论分析和仿真比较.模拟仿真结果和语音去噪系统均表明:两种算法都能有效滤除噪声干扰.相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能和稳定性,权噪声小,抑噪能力强.     

自适应均衡在8PSK解调中的应用仿真分析

介绍了8PSK调制解调原理、线性均衡器和判决反馈均衡器的结构以及LMS自适应算法。仿真分析了8PSK解调中应用两种均衡器后的解调性能,作出了误比特率曲线。     

基于LMS算法的自适应均衡器的分析

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,文章通过MATLAB仿真,分析了基于LMS算法的自适应均衡器的特性,分别讨论了步长参数和特征值扩散度对均衡器收敛特性和均方误差的影响。     

非线性M-QAM信道的自适应预均衡

本文介绍一种数字式自适应预均衡器.它可以补偿高功率放大器在非线性区域工作时引入的具有记忆的3阶非线性失真.采用 Volterra 级数表示法分析这种非线性失真,并对高功率放大器参数进行自适应估值,从而完成预均衡网络和估值电路的设计.本文同时给出 M-QAM 系统的计算机模拟方法.模拟结果表明,这种预均衡器对系统的非线性失真有较好的校正作用.     

LMS和RLS算法的研究与实现

自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快、计算复杂性低、数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文介绍了目前两种典型的自适应滤波算法,即最小均方（Least Mean Square,LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square,RLS）算法,并对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现,给出了算法性能的综合评价。     

一种引入正交小波的线性自适应均衡算法

交皮引入自适应均衡,解决了将小波用于自适应均衡时如何建立模型、如何确定参数的问题。利用离散时间多分辩分析的思想,将这种用小波来表示均衡器的方法推广到由滤波器组迭代构造的具有紧支集的小波。在此基础上,给出了基于正交小波的自适应均衡器ＷＢＬＥ的结构和算法。     

基于Sigmoid函数的变步长自适应均衡的研究及仿真

步长因子的大小直接影响着自适应均衡系统的收敛速度、时变系统的跟踪能力和稳态失调。在利用Sigmoid函数对传统LMS算法进行优化的基础上,通过对自适应均衡算法在普通信道中进行MATLAB的仿真分析,得出改进后的算法具有收敛速度快、稳态误差低的结论。     

基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究

主要研究基于Wiener自适应滤波LMS算法与RLS算法在语音信号去噪中的应用。对语音信号与噪声在相关和不相关、平稳和不平稳这四种情况下,分别采用RLS和LMS算法对语音信号进行去噪分析。研究发现,不管信号与噪声处于上面四种情况的任何一种,RLS算法比较优越,而且在处理相关和非平稳的情况下优势更大;对于不相关和平稳的情况,LMS算法的效果较好。     

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。     

移动通信信道的自适应均衡算法

针对移动通信中多径衰落信道需进行自适应均衡补偿的需求,对当前各种自适应均衡算法的原理和实际性能进行了分析,指出近年来发展迅速的盲均衡技术无需参考训练序列的均衡技术,具有同样的稳态性能,又不增加运算复杂度,在移动通信中具有十分重要的工程意义。     

基于均方误差的集粒子云自适应均衡算法(英文)

为了更加有效地对符号间干扰进行自适应补偿,本文提出了一种基于均方误差准则的集粒子云算法EPSA（ensemble particle swarm algorithm）.在本算法中,自适应均衡器的每个抽头权值向量被看作问题空间中的一个粒子,所有权值向量对应于粒子云.根据均方误差准则,集粒子云算法以多维问题空间中飞行的粒子位置的集平均误差作为适应值,评估对应抽头权值向量的性能,从而改变粒子飞行的方向和速度,调整粒子位置的变化量.粒子在空中飞行由＂互飞行＂和＂自飞行＂构成,其中＂互飞行＂是通过粒子间的相互作用表征的,而＂自飞行＂则是通过粒子的自我调整实现的.粒子按各自的加速系数依次在不同模式中飞行,由于粒子间彼此互惠作用的影响,集粒子云算法的收敛速度得到了提高.理论分析和仿真结果均表明,本文提出的算法性能明显优于定步长或变步长的LMS算法,同时算法的复杂度几乎没有明显的增长.     

自适应均衡算法的盲均衡处理研究

基于中频信号的盲均衡算法,利用通信信号的周期平稳性,提出卫种代价函数,并推导了其盲均衡算法。计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能,克服了CM算法对相位不敏感的缺点。     

LMS算法的自适应逆控制变频调速系统

针对矢量控制变频调速系统参数鲁棒性差这一交流传动领域难题,提出基于自适应逆控制理论的感应电机变频调速新型控制结构用于增强系统参数鲁棒性;提出一种基于变论域的变步长LMS自适应滤波算法用于电机系统及其逆系统建模。研究结果表明,变论域变步长LMS算法克服了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面的矛盾;自适应逆控制的变频调速系统对感应电机参数摄动具有鲁棒性。     

分组并行自适应时域均衡滤波器设计

为解决空地高速通信电台系统信道中的多径效应,本文选用时域均衡滤波器,把均衡器设计成对信道响应可调整的自适应滤波器。首先,为解决高阶自适应均衡器运算量大的问题,达到更好的抗多径效果,文中对自应滤波器进行了分组并行的处理,以资源的消耗换取均衡速率的提高,利用多速率信号处理理论,把原先集中的采样点分散到各组当中。再者,把m序列应用到递推最小二乘算法中,发挥算法收敛速度快的优势,同时尽量减少运算量,使算法能很好地应用到硬件实现当中去。最后,在性能分析上进行了改善,把均衡与Turbo纠错码级联起来,减小系统误码率,仿真结果显示改进达到预期目标,对实际空地高速通信电台系统中的均衡实现具有重要的参考价值。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系.该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响.由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法.     

一种变步长LMS算法及其Matlab仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论，对VS—LMS算法进行了改进，建立了步长因子μ与误差信号e（n）之间另一种新的非线性函数关系．理论分析和计算机仿真结果表明，该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优点，而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能．