用于稀疏系统辨识的低复杂度集员NLMS算法

针对现有的稀疏集员(SM,Set-Membership)自适应滤波算法,普遍存在稳态均方偏差(MSD,Mean Square Deviation)的稳定性较低及运算复杂度较高等问题,提出了一种新颖的稀疏集员NLMS(NLMS,Normalized Least Mean Square)算法.该方案提出一种运算复杂度更低的...     

基于多窗谱估计与NLMS自适应滤波算法的单通道语音增强

多数传统语音增强算法是基于平稳噪声下分析的,且没有从语音质量及可懂度角度全面衡量增强性能。因此,提出了基于多窗谱估计与归一化最小均方（Normalized Least Mean Square,NLMS)自适应滤波算法的单通道语音增强方案。首先利用多窗谱估计谱减法（Multiwindow Spectral Subtraction,MSS）解决谱减法产生的“音乐噪声”问题;其次将估计出的期望信号与纯净参考信号的差值作为误差信号,由自适应滤波的NLMS算法代替传统的最小均方（Least Mean Square,LMS）算法,以降低滤波器成本及运算时间,求取滤波器权系数值,并不断迭代更新修正滤波器;最后分析了所提算法在不同噪声环境下的增强性能,并与传统的各种谱减算法对比,从语音质量及可懂度出发衡量语音增强效果。结果表明,所提算法的增强效果优于各类谱减法。     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Television Broadcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step- size Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法.此算法的目的是为了提高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度.其将输入信号分为长度相等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度.另外,该算法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS(NLMS)和块LMS(BLMS)算法相比,提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能.     

基于嵌入式的助听器回波算法研究与实现

回声会导致助听器产生啸叫,损坏助听器设备,破坏患者的残余听力。为此,本文在助听器回声抵消模型的基础上,针对输入信号的能量变化,研究了基于归一化最小均方（Normalized Least Mean Squares, NLMS）的自适应助听器回声抵消算法。通过对比LMS和NLMS两种算法的MSE,ERLE等性能,研究发现NLMS算法在数字助听器模型中有更好的回声抵消性能。此外,将NLMS算法移植到嵌入式平台中,并通过实验对比算法的性能。因此,本研究对于助听器的回声抵消算法设计具有很强的实用价值。     

基于相控阵自适应零陷的大规模NGSO星座间干扰规避策略研究

针对大规模非静止轨道（Non-Geo Stationary Orbit,NGSO）通信星座系统间同频干扰的实时性和突发性问题,将自适应波束成形技术的变步长LMS(Least Mean Square,最小均方误差)算法应用于NGSO间干扰场景。分析自适应波束成形技术的适用场景,选取OneWeb星座系统与Starlink星座系统的馈线链路间下行干扰场景进行仿真。通过对现有算法进行系统收敛速度、稳健性的性能比较,当NLMS(Normalization Least Mean Square,归一化最小均方误差)算法的参数μ0=0.6时,算法具有较快的收敛速度以及较小的稳态误差,因此运算量小、易于星上硬件实现。分别利用固定步长LMS算法、ENLMS(Error Normalization Least Mean Square,误差归一化最小均方误差)算法以及μ0=0.6的NLMS算法计算最优权向量,并应用于干扰仿真场景。结果表明,μ0=0.6的NLMS算法最能有效规避NGSO通信星座系统间的同频干扰,ENLMS算法次之,固定LMS算法的干扰规避效果最差。     

散射通信系统中SNR自适应预测技术

对流层散射通信的快衰落特性导致接收信号信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)不断变化，根据时变SNR进行自适应编码调制，可以使业务速率实时跟随SNR的变化而改变，在保证可靠传输的前提下有效提升通信吞吐量。针对散射通信系统自适应编码调制的需求，在归一化最小均方(Normalization Least Mean Square, NLMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法的基础上，提出了改进递归最小二乘(Modified Recursive Least Square, MRLS)SNR预测算法。SNR预测算法可以解决接收端估计的SNR反馈到发送端的延迟问题。经过仿真和外场实验测试，相比NLMS算法和RLS算法，所提出的MRLS算法具有更小的SNR预测误差。采用所提出的MRLS算法进行自适应编码调制流程后，相比NLMS算法和RLS算法，在外场实验中分别可获得约0.4、2 Mb/s的平均业务速率提升，证明了所提出算法的性能优势。     

SVM自适应波束成形算法

在天线阵列过载,以及强干扰与期望用户信号夹角过近的情况下,传统的线性阵列信号处理算法,如MMSE(minimum mean-squareerror)、NLMS(Normalized Least Mean Squares)等表现并不理想。SVM(SupportVectorMachine)是机器学习领域的最新成果,有较强的泛化能力,收敛快以及低复杂度等优点。本文提出了在上行波束成形中使用SVM算法,提高空域滤波的分辨率,与其他相关算法相比较,系统性能有了明显的改进。     

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法（Combined Least Mean Square ,CLMS ）,将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法（Variable Step-size Convex Combination of LMS ,VSCLMS ）做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法。在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差（Minimization of Mean Square Weight Error ,MMSWE）为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差（Least Mean Square , LMS ）为准则的固定步长滤波器。通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径。     

一种用于回声消除的变步长SC-MPNLMS频域分块算法

针对回声路径的冲激响应时间长,稀疏控制μ律比例归一化最小均方算法(SC-MPNLMS)计算复杂度高的问题,提出一种变步长的频域分块SC-MPNLMS的线性回归,得到估计回声每个频点的自相关,以及估计回声与误差信号的互相关来确定泄漏系数,从而调整全局步长因子对自适应滤波器系数进行变步长矩阵的更新,改善了算法在稳态阶段时步长因子过大的缺点。针对频域分块自适应滤波算法初始收敛速度慢的问题,将滤波器初始权值赋值为稀疏度适中的随机序列。实验结果表明,在回声路径不同的稀疏程度条件下,保持了与SC-MPNLMS算法相近的收敛速度与稳态回声返回损耗增量(ERLE),并且降低了算法复杂度。     

基于双曲正切函数框架的最小均方算法

自适应滤波器在自适应控制、噪声消除、信道均衡、系统辨识以及生物医学等领域的应用中发挥着重要作用。由于其简单性、低计算量和易于实现等特点，其中最流行的自适应滤波算法是最小均方（Least Mean Square,LMS）算法。传统的LMS算法在处理高斯信号时具有良好的收敛性能，然而，针对非高斯信号的处理，自适应LMS算法的收敛性较差，甚至无法收敛。为了改进LMS算法在非高斯噪声干扰下的收敛性，本文通过将传统的LMS算法的代价函数嵌入到双曲正切（Hyperbolic Tangent）函数框架中设计了一种新的代价函数，从而提出了一种鲁棒的双曲正切最小均方（Hyperbolic Tangent Least Mean Square,HTLMS）算法。此外，针对HTLMS算法存在收敛速度与稳态误差相矛盾的问题，本文设计了一种可变λ参数的双曲正切最小均方（Variableλ-parameter Hyperbolic Tangent Least Mean Square,VHTLMS）算法。仿真结果表明，在系统辨识应用场景中，与LMS算法、最大相关熵准则（Generalized Maximum Corr...     

基于载波域自适应迭代滤波器的无源雷达多径杂波抑制方法

在无源雷达系统中,监测通道信号中存在零频和非零频多径杂波,影响目标的检测。时域自适应迭代滤波器(如LMS, NLMS, RLS等)常被用于无源雷达杂波抑制,但这些方法只适用于零频多径杂波。该文针对零频和非零频多径杂波的问题,结合数字广播电视信号的正交频分复用波形特征,提出一种基于载波域自适应迭代滤波器的杂波抑制算法。该算法利用同一载频下含有相同多普勒频移的多径杂波的相关性原理,进行杂波抑制。仿真和实测数据处理结果证明了算法的有效性。     

一种改进的NLMS算法在声回波抵消中的应用

收敛速度和残余均方误差是衡量最小均方算法性能的重要指标。在声回波抵消算法中,为了寻求收敛速度快和计算量小的自适应算法,在归一化最小均方误差算法基础上,把当前时刻以前的误差引入归一化收敛因子中得到一种新算法,可以减小信号样本波动对权重带来的影响。该算法比传统的归一化最小均方算法收敛性能更好,稳态失调也比其小。计算机仿真结果表明,新算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于传统的归一化最小均方误差算法。     

带有旋转因子的多路回波消除自适应滤波算法

本文提出一种带有旋转因子的归一化多路回波消除算法NLMS-RF,并对算法进行了分析和几何解释.进一步地,我们将所提算法扩展成一种带有旋转因子的多路回波消除仿射算法APA-RF.NLMS-RF算法的计算量远小于Sankaran(1999)所提的多路回波消除算法,而APA-RF的计算量与Benesty(1996)所提出的算法的计算量相当.在收敛精度和速度上,NLMS-RF和APA-RF分别较Sankaran(1999) 和Benesty(1996)所提算法有较大的改善.仿真结果表明所提算法的有效性.     

VoIP回声消除器设计及算法研究

本文提出了一种与线性预测编解码器相结合的新声学回声消除器,由去相关可变步长的NLMS自适应算法和基于回声路径失配方差的双端通话检测算法所组成.Matlab仿真结果表明,与Gordy所提出的回声消除算法相比,本文提出的算法在双端通话和回声路径改变时判别更准确,收敛速度更快;在收敛状态时,ERLE值平均提高了15dB,失调误差平均降低了10dB,具备更好的回声消除性能.     

部分更新块LMS均衡算法分析及应用

采用部分更新最小均方(LMS)算法和重叠保留的块信号频域处理结构,针对现场可编程门阵列(FPGA)的硬件实现平台,提出了时频混合部分更新块LMS和周期性块部分更新LMS均衡算法结构。2种新结构均能有效降低均衡算法的实现复杂度。步长收敛条件分析和数值仿真结果表明,新结构能够在适当调整更新步长的情况下,有效跟踪缓变信道的变化,实现与完整块LMS算法相当的性能,能够有效解决高速数据传输中的均衡复杂度过高的问题。     

电回声消除的DSP实现方法

文中描述了电回声消除的TMS320LC54X实现。该算法基于LNLMS自适应滤波,利用芯片LMS指令同时完成预测滤波和权值更新,系数采用单精度。该算法适于任意回声轨迹长度,只需很少的MIPS即可消除长达64ms的回声轨迹,并且无需外接存储器,在一个芯片上（LC548／9）可实现多通道工作。     

Multidelay block Hartley domain adaptive filter

The multidelay block frequency domain (MDBFD) adaptive filter with the two-dimensional optimum block (TOB) algorithm are extended to the Hartley domain. The convergent behaviour of the MDBHD-TOB is the same as its frequency domain counterpart while computational complexity is reduced to offer simpler implementation. Because of its computational efficiency, the MDBHD-TOB adaptive filter is well suited to applications which demand the use of a long adaptive filter, as in acoustic echo cancellation     

水下脉冲激光探测后向散射噪声自适应滤波算法

在信号处理中抑制水体传输中带来的后向散射噪声,是水下脉冲激光探测的关键技术之一。基于同一水域相邻2次探测后向散射的相关性,提出一种改进的归一化最小均方（NLMS）自适应滤波算法。根据后向散射的强度和滤波后目标信号大小控制步长因子,使其对不同距离、不同强度的目标信号均能取得良好的滤波效果。通过计算机仿真和水池实验对算法进行验证,结果表明,对不同距离、不同反射强度的目标,该滤波器算法均能以较低的阶数有效滤除后向散射噪声,保留目标回波信号。与现有的自适应滤波方法相比,大大减少了滤波所需的计算资源,在水下脉冲激光探测系统上具有一定的应用价值。     

高速率通信系统中均衡技术的研究

文章将原先用于时域均衡中经典的最小均方（LMS）算法与单载波频域均衡技术相结合,提出了使用LMS算法来更新频域均衡器的均衡系数,从而使均衡器的均衡系数根据信道特性自适应地变化。通过仿真验证了LMS算法在频域土毛衡技术中的有效性,并取得了良好的均衡效果。