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为了提高α稳定分布噪声下非线性信道均衡器的性能,本文利用核方法处理非线性问题,结合最小平均p范数算法的核心思想,构造了α稳定分布噪声下基于核方法的非线性均衡器,提出并推导了α稳定分布噪声下核最小平均p范数均衡算法。首先,通过核函数将接收信号映射到高维特征空间;然后,在高维特征空间中利用LMP算法对信号进行均衡;最后,将均衡器的输出信号表示为内积形式并利用核函数将其转化到输入空间进行计算。理论分析和仿真实验结果表明,与核最小均方算法和最小平均p范数算法相比,新算法在保证收敛速度的前提下降低了稳态误差,能够更好地对α稳定分布噪声下的非线性信道失真进行补偿。 相似文献
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迭代变步长LMS算法及性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。 相似文献
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传统的最小均方误差(LMS)算法难以同时获取较快的收敛速度和较小的稳态误差,而变步长LMS算法可获得二者之间的平衡。对已有的一些变步长LMS算法进行了分析,在变系数步长(VFSS)算法的基础上,引入输入信号因子,并建立步长因子与误差信号之间新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法,该算法不仅继承了VFSS算法在低信噪比环境下抗噪声性能好的特点,而且能够快速跟踪系统的变化,仿真结果表明改进算法的性能优于现有算法。 相似文献
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一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
传统变步长LMS算法存在收敛速度慢、易受噪声影响等缺点,为了提高算法性能,论文建立了LMS算法中步长因子μ(n)和误差信号e(n)的相关统计量之间的非线性关系,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS(HTLMS)算法.算法采用当前误差与上一步误差乘积的绝对值来调节步长,并引入了绝对估计误差的扰动量来更新自适应滤波器抽头向量,因而具有收敛速度快、噪声抑制能力强和稳态误差低等特点.计算机仿真结果表明,在不同信噪比条件下,与多种LMS算法相比,本文算法都具有较快的收敛速度和较好的稳态误差. 相似文献
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变步长自适应滤波算法的统一框架及其矢量扩展 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大量的变步长自适应滤波算法,提出了一种采用约束最优化方法描述变步长自适应滤波算法的统一框架.在该框架下,不同算法的目标函数或决策变量不同.利用该框架,将非参数变步长归一化最小均方误差(NPVSS-NLMS)算法扩展到矢量空间,导出一种新的变步长仿射投影算法.理论分析与计算机仿真表明,该算法不仅能根据输出误差自适应调整步长,而且对强相关输入信号能够保持良好的收敛速度、很小的稳态误差和很快的跟踪速度.将该算法应用于回波抵消,其稳态误差比NPVSS-NLMS算法低近5dB. 相似文献
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