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,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收...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,NVSCLMS)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。展开更多
在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反...在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方(LMS)算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示:所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 d B;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 d B。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。展开更多
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...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。展开更多
提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square,XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个...提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square,XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个自适应混合能量参数λk,改善算法收敛速度和鲁棒性。首先通过仿真分析变步长算法中的3个固定参数α,β,μ的取值范围及对算法收敛性能的影响;并在两种典型的水声信道环境下,采用两种调制信号对算法的收敛性能进行计算机仿真,结果显示,新算法的收敛速度明显快于XENLMS算法和已有的变步长算法,收敛性能接近递归最小二乘(recursive least square,RLS)算法的最优性能,但计算复杂度远小于RLS算法。最后,木兰湖试验验证了带判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)结构的新算法具有较好的克服多径效应和多普勒频移补偿的能力,相比LMS-DFE提高了一个数量级。展开更多
提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数...提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷。理论分析和计算机仿真结果表明,改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高。展开更多
文摘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,NVSCLMS)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。
文摘在水声通信中,信道的多径效应会造成严重的码间串扰(ISI),而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题,为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡(FFE)与判决均衡结构(DFE),提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方(LMS)算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真,优化算法性能,与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较,结果显示:所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%,稳态误差下降5 d B;较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%,并且算法的稳态误差下降了1~2 d B。最后,将算法移植于信号处理模块,进行水下实验,结果表明,水声信道造成的ISI经过均衡器后,信号得以恢复,能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。
文摘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。
文摘提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square,XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个自适应混合能量参数λk,改善算法收敛速度和鲁棒性。首先通过仿真分析变步长算法中的3个固定参数α,β,μ的取值范围及对算法收敛性能的影响;并在两种典型的水声信道环境下,采用两种调制信号对算法的收敛性能进行计算机仿真,结果显示,新算法的收敛速度明显快于XENLMS算法和已有的变步长算法,收敛性能接近递归最小二乘(recursive least square,RLS)算法的最优性能,但计算复杂度远小于RLS算法。最后,木兰湖试验验证了带判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)结构的新算法具有较好的克服多径效应和多普勒频移补偿的能力,相比LMS-DFE提高了一个数量级。
文摘提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷。理论分析和计算机仿真结果表明,改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高。
