一种改进的低复杂度变步长LMS算法

改进型的变步长LMS算法在有效抑制瞬时噪声对经典的变步长LMS算法影响的同时,也增加了算法的计算复杂度,提高了其硬件实现的难度。为降低变步长LMS算法的计算复杂度,提出了一种步长改变因子与前后两个时刻误差的乘积成正比的新的变步长LMS改进算法,在不增加计算复杂度的条件下,有效地抑制了瞬时噪声对迭代步长的影响。仿真结果表明,提出的算法和现有的变步长LMS算法收敛速度相当,但其稳态误差更小,计算复杂度也更低,有利于算法的硬件实现。     

基于RLS_DGD的查找表更新算法

在间接学习结构的数字预失真技术中,需要使用自适应算法来更新查找表（LUT,LookUp Table）。在各种自适应算法中,RLS算法收敛快但是复杂度高。为降低其计算复杂度,这里提出采用二维坐标下降的RLS（RLS_DCD, RLS using Dichotomous Coordinate Descent）算法更新查找表,达到在数字预失真器系数的预测过程中以较低的运算量实现快速收敛的目的。仿真结果和分析表明,与采用RLS的自适应查找表更新算法比较,在邻信道功率比（ACPR, Adjacent Channel Power Ratio）改善指标相当的情况下,采用RLS—DCD的自适应查找表更新算法能大幅度降低其运算量。