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收发隔离是机载干扰机不可避免的难题。如果收发隔离问题解决不好,轻则削弱干扰机效率,重则造成自发自收,形成自激励。固定步长的归一化最小均方误差(NLMS)算法在解决基于自适应系统辨识的收发隔离的问题时,由于精度不够,隔离效果很不理想。针对此问题提出一种基于先验误差的变步长NLMS算法,该算法依据相邻时刻先验误差的相关系数改变步长因子,改变后的步长因子能够在算法收敛过程中削弱噪声的影响,提高算法精度。理论分析和仿真结果证明:基于文中的变步长NLMS算法的收发隔离方案与基于其他最小均方误差算法的隔离方案相比,隔离性能有较大的改善。 相似文献
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针对最小均方(LMS)算法应用于功率放大器时存在收敛速度与收敛精度相矛盾的问题,提出了基于步长比较的最小均方算法。在带有P因子的变步长最小均方算法的基础上,采用简化的Sigmoid函数对步长进行改进,通过对前后两次步长的比较来确定是否更新权系数,以误差的自相关时间均值及均方误差的时间均值来调节算法步长,可以加快算法的收敛速度,降低算法的计算量。仿真结果表明,与最小均方算法相比,经过自适应预失真处理后,该算法的误差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系统邻信道功率比(ACPR)减少了4 dB。 相似文献
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针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明:在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。 相似文献
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一种改进的归一化变步长最小均方误差自适应滤波算法 总被引:7,自引:0,他引:7
本文提出了一种改进的归一化变步长最小均方误差自适应滤波算法(MNVS).它综合了传统的最小均方误差算法(LMS)和归一化变步长最小均方误差算法(NVS)的优点,既具有快速跟踪能力,又允许大动态范围的信号输入.计算机模拟实验结果表明,MNVS算法的性能明显优于LMS和NVS算法,而其计算量增加甚少。 相似文献
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研究了自适应最小均方误差滤波算法的步长选取问题。在分析现有变步长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。在相同收敛速度的前提下,该算法具有更小的超量均方误差;而在相同超量均方误差的前提下,该算法具有更快的收敛速度。经实验,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优越性。 相似文献
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针对现有最小均方误差( Least Mean Square, LMS )语音自动增益控制( Automatic Gain Control,AGC)算法其功率参量不能准确表示语音振幅、增益控制效率较低以及增益处理后语音失真较大等问题,提出使用语音包络作为参量的变步长LMS-AGC算法.首先按帧计算语音包络作为参量,提升参... 相似文献
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无论是传统的定步长还是最近新提出的变步长最小均方(LMS)算法,在处理特定数学特征的信号时需要对算法参数进行先验的估计才能达到较好的效果。但在实际信号处理过程中,算法参数的估计本就是一个很困难的过程。该文分析了LMS算法的均方偏差及收敛特性,并提出一种以相对误差为变量的变步长LMS算法,能够实现步长控制参数的自估计;可以自适应不同数学特征的信号,具体算例表明新算法有更快的收敛速度和较小的均方误差。 相似文献
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变步长LMS自适应滤波算法及其分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对变步长(LMS)自适应滤波算法进行了讨论,通过对Sigmoid函数修正,建立了步长因子与误差信号之间新的非线性函数关系。新函数在误差接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足,实现了对SVS—LMS算法的改进。理论分析和计算机仿真结果表明,本算法的收敛性能优于SVS-LMS算法。另外,还对本算法与VS-LMS算法进行了比较,仿真结果表明本算法在低信噪比环境下比VS-LMS算法具有更好的抗噪性能。 相似文献