一种新的变步长LMS算法

在对基本LMS算法分析的基础上,通过构造步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数,提出一种新的变步长最小均方误差（LMS）算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响。该算法通过调整步长参数,使权向量达到最优,有效改善了收敛速度与稳态误差的性能。理论分析和仿真结果表明,与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,进一步验证了新算法优于这里所述其他算法。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

传统变步长LMS算法存在收敛速度慢、易受噪声影响等缺点,为了提高算法性能,论文建立了LMS算法中步长因子μ(n)和误差信号e(n)的相关统计量之间的非线性关系,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS(HTLMS)算法.算法采用当前误差与上一步误差乘积的绝对值来调节步长,并引入了绝对估计误差的扰动量来更新自适应滤波器抽头向量,因而具有收敛速度快、噪声抑制能力强和稳态误差低等特点.计算机仿真结果表明,在不同信噪比条件下,与多种LMS算法相比,本文算法都具有较快的收敛速度和较好的稳态误差.     

一种改进型LMS自适应滤波算法及其分析

传统固定步长LMS算法的优点是简单且易于实现,但其先天的缺点是在增大步长因子以加快收敛速度的同时也会引起较大的稳态误差。在分析LMS算法的性能基础上,提出基于μ（k ）和x（k ）之间的非线性关系函数的LMS算法改进形式vμLMS算法,最后通过理论分析和仿真结果表明,vμLMS算法可以较好的克服LMS算法存在的固有缺陷。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷。理论分析和计算机仿真结果表明,改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高。     

基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

一种新的变步长LMS算法研究及其仿真

针对传统定步长LMS（FSS—LMS）算法无法兼顾收敛速度和稳态误差这一问题,在对定步长LMS算法的分析基础之上,根据变步长LMs（VSS—LMS）的步长调整原则,通过构造步长因子与H（n）与稳态误差e（n）之间的非线性关系函数,提出了一种基于双曲正割函数的新的变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响。仿真结果表明：本文提出的算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。     

一种改进的变步长自适应滤波器LMS算法

本文提出一种改进的LMS算法(即MS-LMS)，并建立了步长因子μ与误差信号e(n)之间另一种新的非线性函数关系。该关系不仅具有原有算法在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点，而且低信噪比环境下比原有算法具有更好的收敛性能。理论分析和计算机仿真结果表明，在低信噪比的环境下，改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高，并对系统发生的突变表现出较强的鲁棒性。     

自适应噪声对消的归一化LMS算法

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。     

基于VSSAP算法的自适应干扰对消技术研究

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。     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。