一种改进的瞬变步长LMS自适应滤波算法

本文在ＰＬＭＳ算法的基础上提出了一种ＳＰＬＭＳ的改进算法。除具有ＰＬＭＳ算法的优点外，它还具有更高的超始收敛速率，更小的权失调噪声，更大的抑制能力。计算机仿真效果较好，支持了理论分析。     

一种指数型变步长仿射投影算法

可变平滑因子的变步长仿射投影算法需要根据投影误差范数的变化确定＂触发点＂,并切换平滑因子,实现较为复杂。为此这里提出了一种改进的指数型变步长仿射投影算法。该方法直接将投影误差的范数通过指数函数映射得到平滑因子,有效降低了实现复杂度。仿真结果表明该算法的均方偏差性能优于变步长仿射投影算法和常规的仿射投影算法。     

一种适用于MQAM调制的变步长判决引导的盲均衡算法

本文对一种新的代价函数作了研究，提出一种适用于ＭＱＡＭ调制信号的变步长的判决引导的盲均衡算法。理论分析和计算机模拟表明变步长判决引导的盲均衡算法的收敛性能及误码性能均优于ＣＭＡ算法，并与传统的ＬＭＳ均衡算法的性能一致，是一种很实用的均衡算法。     

MPLS技术及其研究方向

ＭＰＬＳ（多协议标签交换）是当前最具有发展前景的ＩＰ ｏｖｅｒ ＡＴＭ技术,十分适用于在骨干网与广域网中适用。首先介绍了几种最具代表性的ＩＰ ｏｖｅｒ ＡＴＭ技术,接着详细阐述了ＭＰＬＳ的基本原理及其典型的网络体系结构,最后讨论了ＭＰＬＳ中ＱｏＳ业务的实现与ＭＰＬＳ中的流量工程技术这两个当前的ＭＰＬＳ中的主要研究方向。     

MPLS——多协议标记交换

ＭＰＬＳ既保留了ＩＰ网络的灵活性特点,同时又具务面向连接型网络所具有的ＱｏＳ特性,因此具备广阔的发展前景。本通过对ＭＰＬＳ工作原理及链路建立过程的分析,对ＭＰＬＳ的特点进行了归纳,并对ＭＰＬＳ前景提出了自己的一些看法。     

宽带传输交换技术演进发展与我国的相应策略(下)

４．３ ＭＰＬＳ技术的发展现状及前景预测 １９９７年ＩＥＴＦ提出ＭＰＬＳ以后,到目前为止,有关ＭＰＬＳ技术的协议标准草案和规范已经有约１４０个,并且在１９９９年就有厂商推出ＭＰＬＳ设备。这种进展速度是以前任何一种技术所没有的。就其当前的发展现状可以从下面三个方面加以说明：一是标准化现状,二是实验情况,三是产品研发情况。４．３．１ ＭＰＬＳ的标准化现状 （１） Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络工程组ＩＥＴＦ 在２０００年以前,ＭＰＬＳ的标准化制定工作仅由ＩＥＴＦ ＭＰＬＳ工作组去做。ＭＰＬＳ工作组成立于１９９７年３…     

宽带MPLS网络技术综述

多协议标记交换（ＭＰＬＳ）是实现宽带Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的一种新兴的网络技术。本文讲述了ＭＰＬＳ的发展历史,在总体上对ＭＰＬＳ的网络构成、基本概念、工作过程等原理进行了简明的阐述,并将其与传统标记交换作了比较,最后指出在ＭＰＬＳ还需完善的一些问题。     

新变步长自适应算法及其时延估计性能

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。     

基于正交小波变换的瞬变步长LMS自适应滤波算法

本文在滑动准最小均方误差瞬变步长LMS（SPLMS）算法基础上提一种基于正交小波变换的瞬变步长LMS（WTSPLMS）的改进自适应滤波算法,该算法较好地利用了正交小波具有良好的时频局部化的特性,使之除具有SPLMS算法的优点外,还具有更高的起始收剑速率,更小的权失调噪声,更大的抑噪能力,计算机仿真效果较好,支持了理论分析。     

ATM网向MPLS演进的几种方式

当前国际上关于ＭＰＬＳ的研究十分活跃，该技术将很有可能成为下一代ＩＰ网络的基础。较之其它技术，ＭＰＬＳ具有许多优势，虽然它未形成标准，但它将是未来ＩＰ网络技术强有力的竞争者，现有网络结构向ＭＰＬＳ的演进不仅依赖于实际网络状况，也依赖于特定网络运营商所要提供的业务。对将ＭＰＬＳ引入现有的几种网络的策略进行了考察，并对在没有ＭＰＬＳ能力的ＡＴＭ设备上实现ＭＰＬＳ的技术进行了介绍。     

一种改进的瞬变步长LMS自适应滤波算法

本文在PLMS算法的基础上提出了一种SPLMS的改进算法。除具有PLMS算法的优点外,它还具有更高的起始收敛速率,更小的权失调噪声,更大的抑噪能力。计算机仿真效果较好,支持了理论分析。     

两种新的抑制高频雷达中Es层干扰的自适应算法

提出了两种新的抑制Es层杂波的自适应对消算法,分别是频域瞬时值LMS算法和归一化频域瞬时值LMS算法。频域瞬时值LMS算法是利用辅助天线输出的Es层杂波瞬时值来估计主天线当前输出中的Es层杂波成分,可以更大程度上抑制Es层杂波。而归一化频域瞬时值LMS算法则是在频域瞬时值LMS算法的基础上增加归一化的过程,可以大大缩短自适应过程的收敛时间。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

一种基于自适应阵列天线的波束赋形算法

自适应阵列天线中的数字波束赋形(DBF)技术是智能天线数字信号处理部分的核心.提出了一种可用于自适应阵列波束赋形的SMI-LMS算法--由SMI(采样协方差矩阵求逆)算法决定LMS(最小均方)算法的初始权向量.该算法充分结合了SMI算法收敛速度快和LMS算法稳态误差小的优点,能在较强干扰环境下,确保权向量的快速收敛和跟踪速度.与传统的LMS算法相比,SMI-LMS算法具有良好的收敛性能、较快的跟踪速度和较小的输出误差,并可以有效改善自适应方向图的副瓣性能.仿真结果验证了该结论.     

Unbiased and stable leakage-based adaptive filters

The paper develops a leakage-based adaptive algorithm, referred to as circular-leaky, which in addition to solving the drift problem of the classical least mean squares (LMS) adaptive algorithm, it also avoids the bias problem that is created by the standard leaky LMS solution. These two desirable properties of unbiased and bounded estimates are guaranteed by circular-leaky at essentially the same computational cost as LMS. The derivation in the paper relies on results from averaging theory and from Lyapunov stability theory, and the analysis shows that the above properties hold not only in infinite-precision but also in finite-precision arithmetic. The paper further extends the results to a so-called switching-σ algorithm, which is a leakage-based solution used in adaptive control     

一种用于自适应噪声抵消的变步长LMS算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在分析已有变步长算法的基础上进行了一些改 进。改进算法用误差信号的自相关来调节步长以实现对不相关噪声的更好抑制,且采 用先固定后变化的方法控制步长,兼顾了暂态和稳态性能。利用改进算法进行了自适应噪声 抵消的仿真实验,结果表明,基于改进变步长LMS算法的自适应噪声抵消器 能有效抵制噪声干扰,对含噪信号具有良好的消噪能力。     

Orthogonal weight perturbation algorithms in partially adaptive arrays

Single port adaptive algorithms have been proposed to circumvent the need to implement a separate receiver for each adaptive element in an adpative antenna. In this paper, transient and steady-state performance of a bounded single port perturbation algorithm is obtained and compared with that of the least mean square (LMS) algorithm. Results are developed both with and without a hardlimiter on one input to the correlator. Techniques for adaptively changing both the algorithm step size and perturbation amplitude are given. Simulation results are presented and compared with theoretical results.     

基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现

为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。     

用SystemView仿真LMS自适应算法

最小均方误差(LMS)算法是自适应信号处理中最常用的算法.本文在给出LMS算法的原理的基础上,设计了一种单一频率的自适应陷波器的仿真方案.采用SystemView通信系统仿真工具,仿真了该自适应陷波器工作过程,给出了各点工作波形,并通过实验给出了不同参数条件下的陷波器收敛性能.实验结果表明,在合适的参数条件下,LMS算法可以兼顾收敛速度和稳态误差两方面的性能,实现性能良好的陷波器.同时,由于采用迭代算法,LMS算法更适合DSP或FPGA的数字实现.