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对于长抽头系数自适应算法,基于最大化自适应滤波器系数误差向量原则的变速率部分更新算法,能够在大幅度降低算法实现复杂度的同时,解决部分更新算法收敛速度慢的问题。但是,该变速率算法仅适用于LMS结构,对于具有非线性代价函数的部分更新自适应盲均衡算法并不适用。基于同样的最优化思想,通过替换步长计算表达式中的部分统计量,提出了能够适合于部分更新多模盲均衡算法(MMA)的确定性变步长控制算法,并通过递归的方式计算步长值,简化了实现过程。对固定信道和时变信道的数值仿真结果表明,新算法相比传统基于收敛误差的经验性变步长算法具有更快的收敛速度和更好的跟踪性能,有效解决了部分更新自适应盲均衡算法的确定性变速率控制问题,提升了算法的收敛速度和跟踪性能。 相似文献
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针对传统固定步长凸联合最小均方算法动态跟踪性能差,初始时刻小步长组成滤波器收敛速度慢和两个组成滤波器独立迭代的缺点,本文提出一种新的变步长凸联合最小均方滤波算法,充分利用组成滤波器的自身经验及全局信息,将组成滤波器步长及联合步长设计为变步长,可根据环境变化进行动态调整,提高了算法对时变系统的适应能力。理论分析和计算机仿真实验表明,新算法在收敛速度,稳态性能和跟踪能力方面都优于传统的固定步长凸联合最小均方算法。 相似文献
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在综合考虑自适应滤波算法设计中收敛速度、稳态误差、计算复杂度和跟踪性能等指标的基础上,该文提出一种类箕舌线函数的变步长归一化自适应滤波算法,用类箕舌线函数代替Sigmoid函数作为步长迭代公式,引入基于相关误差的变步长调整原则,在大大增强算法稳定性的同时大幅度提升了算法的收敛速度、跟踪性能,减小了算法的计算复杂度.在Matlab平台上分析了改进的步长函数中参数α;β以及γ的不同取值对算法的影响,并将该文算法与已有的基于Sigmoid函数和基于箕舌线函数的变步长LMS算法进行了比较,仿真结果表明,该文算法有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差和较强的鲁棒性. 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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恒模算法(CMA)是盲多用户检测中利用高阶统计量作为代价函数的自适应算法,但其步长恒定,不能随通信信道实际情况变化.在CMA和线性约束恒模算法(LCCMA)的基础上,将自适应步长引入到CMA中,得到自适应步长恒模算法(ASCMA),该算法能够根据通信信道情况自适应调节滤波器的步长,从而改善CMA算法的性能.通过MATLAB仿真表明,在白噪声通信信道环境中,ASCMA与LCCM相比,其输出信干比(SIR)、收敛速度等性能都有了较大的提高. 相似文献
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一种基于自适应步长的载波相位恢复方法 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,为了实现无线通信中全数字化的载波同步,以文献[5]为代表,提出了一种依据最大似然估计理论,通过不断迭代计算最终实现载波相位同步的方法。本文针对该方法中步长固定的缺点,提出了一种基于自适应步长的载波相位恢复方法。由于步长能够自适应的变化,使得新算法的相位跟踪速度更快,适用于需要快速载波同步的相干通信系统。仿真结果表明,在高斯白噪声信道下,新方法的相位跟踪速度比固定步长方法大约提高一倍,此外,新方法能很好地解决收敛速度与稳态性能之间的矛盾,即使在较低的信噪比下仍有令人满意的相位跟踪效果。 相似文献
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针对OFDM系统中传统信道估计算法在冲击噪声环境中性能急剧下降的问题,提出了一种基于韦伯分布函数的顽健型变步长符号算法进行信道估计。在深入研究冲击噪声特性及韦伯分布函数性质的基础上,提出了采用估计误差绝对值的韦伯分布函数控制步长的低复杂度变步长符号算法。该算法在利用传统符号算法顽健性的基础上,采用估计误差的韦伯分布函数动态地改变迭代符号算法的步长,从而能够以较低的复杂度提高变步长符号算法在冲击噪声环境中的收敛速度。算法复杂度分析及仿真结果表明,在冲击噪声环境下所提算法相较于传统自适应滤波信道估计算法能够以更低的复杂度、更快的收敛速度达到相同的信道估计均方误差。 相似文献
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针对NLMS和PNLMS滤波器对时变信道跟踪能力差的缺点,提出了一种同步长凸组合最大均方权值偏差(MSD,mean square deviation)算法。该算法将同步长的NLMS和PNLMS 2种不同类型的自适应滤波器进行凸组合,以最大均方权值偏差为准则,使新的滤波器能够在外界信道特性(稀疏、非稀疏和模糊态)时变的情况下,保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速且稳定的均方特性。理论推导和仿真实验表明:该算法与NLMS、PNLMS和IPNLMS算法相比,在稀疏和非稀疏状态时能够保持四者中最快的收敛速度,并且在模糊状态时算法性能优于其余三者。另外,该算法仍保持较好的稳态均方性能。 相似文献
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Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度。但是快速收敛与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求。本文提出了一种适用于proportionate算法的变步长方法,有效解决了收敛速度和稳态失调之间的矛盾。所提的算法首先利用最小干扰原理,得到了一个proportionate NLMS算法的推导;进而将干扰信号考虑进算法的系数更新过程,通过在每一步迭代中用后验误差去补偿干扰信号的负面作用,得到一个新的优化准则;最后利用这个准侧,推导出了一个适用于proportionate算法的步长调节方法。仿真实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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针对同时同频全双工(Co-frequency and Co-time Full Duplex,CCFD)系统已有的数字域干扰对消方法收敛速度慢和对消比低的问题,本文提出了迭代变步长最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用该算法实现了快速收敛的高对消比数字域干扰对消.首先,改进Logistic函数,缩短其函数值由大至小的变化区间,再利用该非线性函数计算随迭代次数变化的步长因子值,从而加快干扰对消的收敛速度,高精度递推估计自干扰信道参数,即获得高的对消比.最后,理论分析了该对消方法收敛性和计算复杂度,得到了稳态条件下对消比的闭合表达式.仿真表明,该方法与已有变步长LMS对消方法相比,对消比可增加6dB以上,收敛速度可提高1倍,与最小二乘信道估计干扰对消方法相比,对消比提高了至少10dB. 相似文献
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