自适应步长加权正交约束自然梯度ICA算法

针对传统自然梯度ICA算法的不稳定和分离结果不准确,提出一种自适应步长加权正交约束自然梯度ICA算法。首先,基于分离矩阵所满足的正交性约束,引入一种单步正交性修正方法。然后,根据相邻迭代结果之差可用于平滑构造每步迭代结果与最优值的距离,设计出一种单步误差估计函数。最后,据此误差估计函数引入一种自适应调整的步长。仿真实验表明,自适应步长加权正交约束自然梯度ICA算法,相比于传统的自然梯度ICA算法具有更快的收敛速度,且算法的稳定性和分离结果的准确性都得到了较大提高。     

基于变步长自然梯度算法的盲源分离

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。     

基于变步长等变化自适应盲源分离算法

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。     

基于分离度的步长自适应自然梯度算法

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。     

一种新的步长等变化自适应算法

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．     

一种提取频移键控信号的独立分量分析算法

针对传统自然梯度 ICA算法对移频轨道电路 FSK信号提取的不稳定和精确度受限问题,提出一种基于白化的变步长自然梯度 ICA 算法。仿真实验表明,相比于传统的自然梯度 ICA算法,基于白化的变步长自然梯度 ICA 算法的串音误差曲线更平稳,稳态误差值更小,对 FSK 信号的检测和提取具有更稳定、准确的消噪性能。     

基于自适应步长ICA的CO-OFDM系统的偏振效应均衡研究

提出一种基于自适应步长独立成分分析(ICA)法的 信道均衡算法,用于相干光正交频分复用 (CO-OFDM)系统偏振效应的补偿。基于50Gbit/s 16QAM CO-OFDM系统,偏振效应严重影响其系统传输性 能。接收端在完成系统公共相位误差(CPE)补偿后,用本文所提 算法对系统偏振效应进行 盲均衡,根据每次迭代中信道频响分离矩阵的变化量自适应调整迭代步长,然后进行 盲相互干扰(ICI)相位噪声 补偿。仿真结果表明,本文算法的系统性能补偿效果接近于差分群延迟(DGD) 为零时 的系统性能,从而证明本文算法可以有效补偿偏振效应对高速光CO-OFDM系统 性能的 劣化。与固定步长ICA算法相比,本文算法能够极大地提高了迭代算法的收敛速度,极大 地降低了算法复杂度。     

一种新的自适应步长ICA算法

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。     

结合辅助分离系统的变步长盲源分离算法

 针对盲源分离算法中步长因子的自适应选取问题,本文基于分离性能指标与步长因子的对应关系,提出了一种新的变步长盲源分离算法.该算法通过结合一个受限的辅助分离系统,重新构造系统分离性能指标,并根据该指标参数呈指数趋势下降的变化规律来获取步长因子的自适应更新.平稳和非平稳环境下的仿真实验表明:相对于固定步长和新近的自适应变步长算法,本文提出的算法拥有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

自适应变步长正交约束盲源分离算法

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。     

基于变步长独立分量分析的干扰抑制算法

多址干扰和人为干扰是CDMA体制的军事移动通信所存在的两大主要干扰。将变步长独立分量分析方法运用于设计CDMA系统的抗干扰接收机,提出了一种综合抗干扰算法。变步长独立分量分析方法能同时满足收敛速度快和稳态误差小的要求,只需要期望用户的扩频码,而无需其他更多的信息。通过仿真实验表明,提出的算法误码性能较好,同时得到了较快的收敛速度和较好的稳态误差,是一种适合CDMA移动通信系统下行链路的综合抗干扰技术。     

独立分量分析可调速率相对梯度算法

在独立分量分析的相对梯度算法中,要取得较好的效果,选取合适的学习速率是至关重要的。对于这个问题,文章提出了一种可调速率的相对梯度算法,随着迭代次数的变化,使相对梯度算法的学习速率作相应变化,从而较好地解决了收敛速度与稳定性的矛盾。在此基础上,将这个方法应用于盲信号分离并进行仿真,得到了满意的结果。可调速率相对梯度算法在独立分量分析中具有较好的前景。     

基于降维预处理独立分量分析的多用户检测

在由多径传播而产生的快衰落信道中，独立分量分析（ICA）算法产生性能恶化。为了消除这个缺陷，在进行ICA运算前，先对接收数据进行降维预处理。实验结果表明：在接收数据很少时，提出的多用户检测方法的性能大大优于一般的基于独立分量分析的多用户检测的性能，具有更好的实际适用性。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

一种基于误差相关函数的改进变步长LMS算法

最小均方算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,为此人们提出了各种变步长LMS算法,其中E-LMS算法是将步长与瞬时误差平方相关联,R-LMS算法是将步长与误差的相关函数相关联。E-LMS算法的抗噪性能较差,在低信噪比条件下性能明显变差,R-LMS算法对突变系统的跟踪能力较差。为此文中给出了一种改进的,基于误差相关函数的VSS-LMS算法,该方法利用E-LMS算法的控制步长策略提高算法的跟踪能力。计算机仿真结果显示,该算法能够同时满足抗噪和跟踪两种要求。     

Improved variable step-size LMS algorithm based on hyperbolic tangent function

In order to improve that the LMS algorithm for determining step size cannot satisfy both rapid convergence and low steady-state misalignment errors,a variable step size algorithm (IVSSLMS) based on an improved hyperbolic tangent function was proposed.The step size feedback factor and the correlation value of the error signal were used to adjust the step size,and the problems of slow convergence speed and poor anti-noise ability of the fixed-step size algorithm was overcame.The performance and parameters settings of the proposed algorithm were analyzed.The simulation results show that IVSSLMS has a faster convergence rate,lower steady-state error and better system tracking capability than the existing variable step size algorithms under high and low SNR conditions.     

基于独立分量分析的盲水印算法

独立分量分析(ICA)是一种近期发展起来倍受关注的盲源分离算法。文章提出一种基于ICA的数字水印嵌入和提取算法。实验表明,该算法可以实现水印的盲分离,并且具有很好的鲁棒性。     

改进的双Sigmoid函数变步长自适应算法及在OCT中的应用

为提高光学电流互感器（Optical Current Transducer,OCT）在低信噪比环境下的测量准确度和长期稳定性,该文从影响OCT性能关键因素之一的算法入手,在分析现有的变步长自适应算法的基础上,结合OCT输出信号的特征和OCT工作的环境,提出一种改进的双Sigmoid函数变步长自适应算法,并将这种算法与现有的变步长自适应算法进行了仿真对比分析以及利用ActiveX技术将该算法在OCT中进行了应用测试,证明了该算法在低信噪比环境下提高OCT的测量准确度和长期稳定性的优势.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

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。