变步长频域快速白适应收发隔离算法研究

针对频域LMS算法收敛速度较慢的缺点，将LMS频域快速算法和变步长技术相结合，提出了一种基于新的Sigmoid函数的变步长频域快速自适应收发隔离算法。理论分析和计算机仿真表明，新算法除具有原频域快速算法的优点外，还具有较快的收敛速度和良好的收敛精度，可以有效地应用于干扰机自适应收发隔离系统中。     

基于LMS算法的自适应滤波及在回声消除中的应用

介绍NLMS和NVLMS两种算法控制步长的思想。在此基础上，提出了新的变步长算法，同时使用误差积累和误差控制步长变化，并构建了基于自适应滤波算法的回声消除系统，将三种算法分别在此系统中应用，仿真验证了提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。并且在发生系统跳变时也能快速收敛。     

基于不完整约束自然梯度算法的多道盲解卷

针对多输入多输出(MIMO)系统的Bussgang算法可能收敛到错误的解，而且收敛速度慢的缺点。章提出了不完整约束的自然梯度算法，该算法是由不完整约束条件与自然梯度算法的结合而推导出来的。通过计算机仿真对这两种多道盲解卷算法进行了比较，仿真试验表明：提出的算法收敛速度快，并且比Bussgang算法稳定。     

基于误差变化率的自适应反向传播算法及其应用

本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点，提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法.异或问题、非线性系统和参数波动系统辨识的结果表明.该方法具有较快的收敛速度     

基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法

红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大，容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法，通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上，红外图像校正效果也得到了提高。     

蚁群优化算法的收敛性分析与研究

蚁群算法本身存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺陷,针对该缺陷提出一些改进的蚁群优化算法。主要讨论蚁群优化算法的收敛性理论及应用,得出蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的性能好于蚂蚁系统,而且最大最小蚂蚁系统的性能最好,蚁群系统和最大最小蚂蚁系统是值收敛的,一种特殊的ACOgs,ρ(θ)算法是解收敛的。     

多进制频移键控信号的调制分类方法

分析和改进了对MFSK信号调制分类算法。考虑到实际系统中脉冲成形的影响，对信号进行了恒包络预处理；选取抗噪能力强的Haar小波提取信号特征；针对无监督聚类算法中FCM算法对初始值敏感，易收敛至局部最优解的缺点，提出了减法聚类和FCM算法相结合的算法求得最佳聚类数；不仅能够保证获得全局最优解，还大大提高了FCM的收敛速率。     

面向毫米波应用的一种改进的常数模盲均衡算法

本文面向毫米波零中频架构，针对毫米波系统信道时变性、环境敏感性，以及零中频载波同步性能等问题，对现有的盲均衡算法进行了理论分析，并对 CMA、MCMA 两种具备工程化意义的算法进行了仿真实验分析。结合毫米波大容量数据高速处理需求，给出了可硬件实现的并行处理方法。最后，针对 CMA 算法收敛后剩余误差较大的问题进行了改进，结合泄漏算法和高阶累积量思想提出了一种修正的 CMA 算法，在与传统 CMA 算法收敛速度相当的条件下降低了系统的码间干扰。     

CDMA系统中自适应阵列天线的HLMS算法性能分析

在CDMA基站中采用自适应阵列天线技术可以克服多址干扰，提高系统容量。本文针对目前一种收敛速度较快的HLMS算法作了性能分析，仿真结果表明除特殊条件外，HLMS算法在加快收敛速度的同时也增大了噪声。     

双线性系统辨识与自适应控制

本文研究随机双线性系统的自适应控制，主要包括：双线性系统的辨识和双线性系统的预测控制，极点配置控制，提出－全局收敛的并且可收敛于无偏最优解的辨识新算法。在此基础上，研究双线性系统的预测和极点配置控制，给出一可实时检测系统稳定性的新方法，解决控制系统的闭环时变极点的稳定性问题。     

改进仿射投影算法及其在电子回声消除中的应用

在电子回声消除应用中,为提高自适应算法的收敛速度,提出一种改进的仿射投影算法及其快速实现形式.新算法利用回声路径的稀疏结构特征,通过收敛步长控制矩阵,按滤波器各系数幅值大小,等比例地为其指定相应收敛步长,以加快大系数收敛,最终达到加快滤波器整体收敛速度的目的.对新算法进行的统计学分析,为其快速收敛于目标系统的算法特性提供了理论依据.仿真实验表明与传统自适应算法相比,新算法能减小稳态失调并大幅提高收敛速度,其低计算复杂度亦保证了系统的实时性.     

一种新的可变步长LMS算法及其性能分析

为了解决基本LMS（Least Mean Square）算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾，提出了一种新的可变步长LMS算法（λNVSS）。该算法通过引入修正系数β和遗忘因子λ，利用当前和过去共M（滤波器阶数）个误差信息来决定下一步的迭代步长。仿真结果显示，λNVSS算法对于平稳过程中的滤波器，能获得较NVSS更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时，λNVSS算法还有较好的跟踪跃变系统的能力。     

WCDMA静态最小二乘解扩重扩波束形成算法研究

文中基于WCDMA系统，对Rongz提出的动态最小二乘解扩重扩多目标阵列（LS-DRMTA）波束形成算法进行了分析，并提出一种静态LS-DRMTA算法。该算法指出了数据块选取的依据，保证了在算法收敛的前提下，节省系统时间和降低运算量，并且在误码率性能上和动态算法相当，适用于WCDMA系统瑞利衰落环境下的波束形成。     

一种混合型盲均衡算法

盲均衡器在通信系统中有着重要的作用，但一般的盲均衡器存在收敛速度慢的缺点，本文以广泛使用的CMA（ConstantModulusAlgorithm）为基础，提出一种混合型均衡算法，不仅提高了收敛速度，而且减小了收敛后的剩余干扰，使均衡器收敛后不必切换到普通均衡方式。     

频域快速自适应干扰对消算法研究及仿真

针对于提高干扰机收发隔离度的自适应干扰对消系统，利用快速FFT技术实现了一种替代时城LMS算法的频域快速LMS自适应算法，分析表明该算法不但具有同时域LMS算法近似的收敛特性，而且计算量大幅度减少，有利于对消系统的实时实现。计算机仿真证实了分析的正确性和该算法的可行性。     

准卡尔曼回波消除器递归算法

本文提出的准卡尔曼回波消除器递归算法,能够快速捕捉二线全双工数据传输系统中回波信道的脉冲响应。文中重点讨论了新算法的收敛特性,并用计算机作了模拟。研究结果表明:所提方案能够达到或接近卡尔曼滤波算法的收敛性能;和随机梯度算法相比,它具有收敛速度快,算法简单的优点。     

用于稀疏系统辨识的改进l0-LMS算法

该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的收敛速度;其次利用估计误差绝对值加权修正零吸引函数,减小了稳态失调误差。然后定性分析了改进算法中各个参数的取值对收敛速度和稳态性能的影响。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原l0-LMS算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。     

一种改进的二阶沃尔特拉滤波器LMS算法

本文给出了一种辨识二阶活尔特拉系统的新的LMS算法，数值模拟表明，这种算法比快速卡尔曼滤波器的计算时间短，收敛速度快。     

一种OFDM多带联合频谱感知新算法

针对目前OFDM系统多带联合频谱感知中门限向量优化方法存在收敛速度慢,收敛精度低的问题,文中提出了一种基于差分进化算法的门限向量优化方法。该算法根据OFDM系统的多载波数字调制原理及良好的频率选择性能,充分利用了差分进化算法收敛速度快、全局寻优能力强的特点,保证了在一定的主用户干扰限制下,充分考虑各子信道信息,获得各自最佳的门限向量。实验结果表明,文中所提出算法在收敛时间和收敛精度上均有明显提高,在干扰量一定的情况下,使认知系统总吞吐量最大。     

快速的ZP-OFDM系统中的盲信道估计算法

基于子空间的盲信道估计因为其节约带宽和发射功率成为OFDM系统中比较热门的研究领域。但是,之前很多子空间算法有的收敛速度快,计算复杂度却高,有的用迭代算法跟踪子空间的特征结构,复杂度较低,但收敛速度却比较慢。提出了一种基于快速收敛的LMS-Newton算法的ZP-OFDM系统的信道估计方法,既提高了收敛速度,计算复杂度又不是很高。借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的噪声子空间,从而估计OFDM系统信道。仿真结果表明该算法可以改善信道估计的性能。