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自然梯度盲源分离算法通常采用固定步长,但这样做会造成算法收敛速度慢和跟踪能力差.为此,提出了一种新的自然梯度自适应步长盲源分离算法,使步长在每次迭代中根据其他参数的变化做出相应的调整.在非稳态环境下,计算机仿真试验结果表明,新算法不仅具有良好盲分离性能,而且在上述两个方面都有了较大改善. 相似文献
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对于基于梯度自适应的盲源分离算法,认真选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。如果为加快收敛速度而增大步长因子,将会导致大的稳态误差,甚至引起算法发散,因此固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文为EASI算法提出了一种变步长的解决方案。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,加快了收敛速度,减小了失调误差。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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一种新的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析,在此基础上,提出了一种新的自适应算法。理论分析显示该算法能改善文中所述其他算法的不足;仿真结果表明此算法收敛性能良好,优于文中所述其他算法。 相似文献
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研究了自适应最小均方误差滤波算法的步长选取问题。在分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。在相同收敛速度的前提下,该算法具有更小的超量均方误差;而在相同超量均方误差的前提下,该算法具有更快的收敛速度。经实验,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优越性。 相似文献
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基于分离度的步长自适应自然梯度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子,从而首次提出了一种基于分离状态的步长自适应自然梯度盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,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其它固定步长或变步长的自然梯度算法。 相似文献
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学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法的稳态误差和收敛速度之间的矛盾,其仿真结果证实,该算法不仅在平稳环境中具有较快的收敛速度,而且具有良好的稳态性能和数值稳定性。 相似文献
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传统自然梯度盲源分离算法采用固定步长,导致收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,使算法性能受到制约,特别是对非平稳盲源的分离效果较差。为此,对传统算法进行了改进,提出了一种新的基于非线性函数的步长算法,在分离过程中使步长在每次更新中自动做出合理的调整。通过MATLAB仿真实验证明了新算法的有效性。 相似文献
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针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出了一种基于性能指标(PI)变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法.该算法在比较盲源分离(BSS)和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码.另外,该算法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点.实验结果显示,该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10-2以下;对不同用户数,5dB时所有扩频码被完全正确检测的概率几乎都在80%以上. 相似文献
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