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定义了描述信号分离状态的一种测度,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上。提出了一种新的步长自适应等变化自适应(EASI)算法。该算法步长是基于分离状态的。其学习速率由信号的分离程度自适应地选取。因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于传统的EASI算法. 相似文献
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基于变步长自然梯度算法的盲源分离 总被引:1,自引:0,他引:1
相比标准梯度而言,自然梯度算法以其更快的收敛速度和更好的分离性能在盲源分离中占据着重要地位。由于常用的自然梯度算法是基于固定步长的,因此无法真正解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。通过建立步长因子与分离矩阵相互差异之间的非线性关系,提出了一种新的自然梯度算法。由于该算法采用的步长是时变的,加快了收敛速度,减小了稳态误差,从而很好地解决了固定步长的内在矛盾。计算机仿真结果证实了理论分析,并说明了该算法明显优于通常的自然梯度算法。 相似文献
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针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。 相似文献
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为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾,本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线,分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾,并运用归一化LMS(NLMS)算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较,结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高,收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中,得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特性,该算法能够快速对干扰信号作出反应,使除噪效果更好。 相似文献
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基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。 相似文献
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将盲源分离算法通常应用到的白化预处理方法转化为权值正交约束条件下的分离算法,使得分离算法由无约束算法转变为有约束算法,消除了在估计白化矩阵时引入的误差和分离输出存在的尺度不确定性。因为算法的收敛速度和稳态误差是一对矛盾,所以结合变步长思想,提出了一种新的自适应变步长的权值正交约束盲源分离算法。该算法步长是基于分离状态的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。仿真实验表明,该算法比非约束算法,固定步长的权值正交约束的盲源分离算法具有更好的分离性能。 相似文献
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一种改进的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,将变步长算法与变换域算法相结合,提出一种改进的LMS自适应算法以获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。仿真结果表明,此算法在收敛速度与稳态误差的性能上均不同程度地优于其他同类算法,尤其是在低信噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。 相似文献
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传统的最小均方误差(LMS)算法难以同时获取较快的收敛速度和较小的稳态误差,而变步长LMS算法可获得二者之间的平衡。对已有的一些变步长LMS算法进行了分析,在变系数步长(VFSS)算法的基础上,引入输入信号因子,并建立步长因子与误差信号之间新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法,该算法不仅继承了VFSS算法在低信噪比环境下抗噪声性能好的特点,而且能够快速跟踪系统的变化,仿真结果表明改进算法的性能优于现有算法。 相似文献
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LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。 相似文献
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High-throughput satellites use multi-beam technology to achieve polarization isolation and spatial isolation to reuse frequency resources,resulting in increased traffic capacity,but this presents a higher demand for fast adaptive beamforming algorithms.In order to solve the shortcoming that the convergence rate and steady-state error can not be satisfied simultaneously when using the LMS algorithm,an improved least mean square algorithm was proposed,which used the statistical average gradient update to solve the problem of the formation of beam instability caused by the instantaneous gradient,which can speed up at the beginning of the beamforming and maintain a small error value after the convergence has reached a steady state.The use of 61-element hexagonal array phased array antenna to form a 7-point beam in an environment where high-throughput satellites have a strong rainfall attenuation was considered.The results show that the improved algorithm can greatly improve the convergence speed and obtain better steady state performance under the condition of only a small increase in complexity,which can be applied to high-throughput satellite beamforming technology with severe inter-beam co-channel interference in emergency communication scenarios. 相似文献
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动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段,但算法在融入动量项后,其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感,且算法的稳态性能仍要受到步长参数的限定.本文首先给出了动量项盲源分离算法的设计原理,分析了现有算法存在的两个缺陷性问题;然后利用梯度下降法构造了具有在线调整特性的动量因子自适应迭代规则,通过对动量因子的实时更新以消除固定动量因子算法的性能缺陷;在此基础上,基于凸组合理论设计了不同步长参数下两个变动量因子算法的自适应优化组合方案,从而在一定程度上缓解了步长参数对于算法性能的限定.在不同环境下进行的仿真实验表明,本文针对动量项盲源分离算法所设计的优化策略能够有效消除其所存在的缺陷问题,在确保快速收敛的同时,又能获取较小的稳态误差. 相似文献