MI-NLMS adaptive beamforming algorithm for smart antenna system applications

A Matrix Inversion Normalized Least Mean Square (MI-NLMS) adaptive beamforming algorithm was developed for smart antenna application. The MI-NLMS which combined the individual good aspects of Sample Matrix Inversion (SMI) and the Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithms is described. Simulation results showed that the less complexity MI-NLMS yields 15 dB improvements in interference suppression and 5 dB gain enhancement over LMS algorithm, converges from the initial iteration and achieves 24% BER improvements at cochannel interference equal to 5. For the case of 4-element uniform linear array antenna, MI-NLMS achieved 76% BER reduction over LMS algorithm.

Active micro-vibration control based on improved variable step size LMS algorithm

The contradiction of variable step size least mean square(LMS)algorithm between fast convergence speed and small steady-state error has always existed.So,a new algorithm based on the combination of logarithmic and symbolic function and step size factor is proposed.It establishes a new updating method of step factor that is related to step factor and error signal.This work makes an analysis from 3 aspects:theoretical analysis,theoretical verification and specific experiments.The experimental results show that the proposed algorithm is superior to other variable step size algorithms in convergence speed and steady-state error.

Vibration Suppression for Active Magnetic Bearings Using Adaptive Filter with Iterative Search Algorithm

Active Magnetic Bearing(AMB) is a kind of electromagnetic support that makes the rotor movement frictionless and can suppress rotor vibration by controlling the magnetic force. The most common approach to restrain the rotor vibration in AMBs is to adopt a notch filter or adaptive filter in the AMB controller. However, these methods cannot obtain the precise amplitude and phase of the compensation current. Thus, they are not so effective in terms of suppressing the vibrations of the fundamental and other harmonic orders over the whole speed range. To improve the vibration suppression performance of AMBs,an adaptive filter based on Least Mean Square(LMS) is applied to extract the vibration signals from the rotor displacement signal. An Iterative Search Algorithm(ISA) is proposed in this paper to obtain the corresponding relationship between the compensation current and vibration signals. The ISA is responsible for searching the compensating amplitude and shifting phase online for the LMS filter, enabling the AMB controller to generate the corresponding compensation force for vibration suppression. The results of ISA are recorded to suppress vibration using the Look-Up Table(LUT) in variable speed range. Comprehensive simulations and experimental validations are carried out in fixed and variable speed range, and the results demonstrate that by employing the ISA, vibrations of the fundamental and other harmonic orders are suppressed effectively.

基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法

为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差和步长的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。

基于LMS算法的窄带干扰检测技术

直扩系统通常采用干扰抑制技术提高系统的干扰容限。在无干扰或小干扰情况下,直接进行干扰抑制会给接收端带来极大的信噪比损失,而窄带干扰检测技术可以有效解决这一问题。传统的窄带干扰检测技术常用于低信噪比情况下,而本文提出的基于LMS算法的干扰检测算法能够较好的适用于大信噪比范围与高信噪比情况,对于不同的信噪比该算法可以自适应选取相应的门限以较高的干扰检测率与较低误检率有效检测干扰,同时相对于其他算法该算法原理简单,容易实现。

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系。该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响。由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法。

变抽头长度LMS自适应滤波算法

该文将自适应滤波器抽头长度与权值调整问题归结为单一的权值调整问题,提出了抽头长度的一般更新公式及新的变抽头长度LMS算法,从理论上分析了其合理性与收敛性。新算法用长滤波器与短滤波器的时平均平方误差估计稳态均方误差,采用了自适应调整的抽头长度步长,可在滤波器权值未收敛时就快速更新抽头长度。论文还证明了目前文献中几种有效的变抽头长度算法也可看作或化为文中抽头长度一般更新公式的特例,理论分析与自适应系统辨识的仿真结果验证了新算法的有效性。

改进的变步长频域批处理LMS算法

现有的单载波频域均衡技术中的定步长频域批处理LMS(Frequency-DomainBlockLeastMeanSquare,FBLMS)算法,在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。针对这个问题,基于对变步长LMS算法的研究分析,提出了一种新的改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波算法,通过变步长因子以及频域权系数抽头泄漏能很好地协调收敛速度和稳态误差之间的矛盾,并且还具有较低的算法复杂度的特点。通过Matlab对提出的新算法进行计算机仿真验证,结果表明该算法有较好的收敛速度和较小的稳态误差。

语音去噪LMS自适应滤波器算法的改进

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60％～85％．而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10％以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强．在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

基于自适应混合能量参数的变步长LMS水声信道均衡算法

提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square,XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个自适应混合能量参数λk,改善算法收敛速度和鲁棒性。首先通过仿真分析变步长算法中的3个固定参数α,β,μ的取值范围及对算法收敛性能的影响;并在两种典型的水声信道环境下,采用两种调制信号对算法的收敛性能进行计算机仿真,结果显示,新算法的收敛速度明显快于XENLMS算法和已有的变步长算法,收敛性能接近递归最小二乘(recursive least square,RLS)算法的最优性能,但计算复杂度远小于RLS算法。最后,木兰湖试验验证了带判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)结构的新算法具有较好的克服多径效应和多普勒频移补偿的能力,相比LMS-DFE提高了一个数量级。

智能天线中变步长LMS自适应波束形成算法研究

波束形成算法是智能天线研究的核心内容,可以使天线有效地接收期望信号并抑制干扰信号,但各种算法均存在计算量大、收敛速度慢、稳态误差大等缺点。为提高系统性能,提出了一种改进的变步长LMS自适应波束形成算法,其步长因子由上一步长因子和自相关误差共同确定。对新算法的性能进行了理论分析,并推导了确保算法收敛的参数α的取值范围。计算机仿真结果与理论分析一致,与现有的变步长算法相比,新的变步长LMS算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较低的算法复杂度,非常适用于智能天线波束形成问题。

基于双曲函数的变步长LMS算法及其分析

提出一种基于双曲函数的变步长最小均方(LMS)算法。通过对双曲余弦函数进行数学变换,建立起误差信号与步长因子的LMS算法,根据误差信号的变化来自动调节步长的大小。仿真结果证明:所提出的LMS算法比标准的LMS算法有着更快的收敛速度等优点。

基于频域分块RDS-LMS算法的机载外辐射源雷达杂波对消

针对机载外辐射源雷达多普勒展宽的杂波对消问题,该文提出频域分块距离-多普勒-空间LMS(RDS-LMS)算法。该算法利用杂波的空时依赖性,沿杂波脊进行对消,避免对杂波多普勒带内目标的对消。通过频域分块处理,减小了迭代次数并可以利用FFT快速实现,降低了算法的计算量。基于实测数据的仿真结果表明:该算法能够有效对消杂波,且对杂波带内的目标影响很小,对径向速度大于10 m/s的目标,信噪比损失在1 d B以内。计算复杂度分析表明:频域分块实现使算法计算量降低了42倍,根据在地基外辐射源雷达中已实时实现的FBLMS算法估算,结合GPU并行处理,该文算法处理1 s数据用时为771 ms,能够满足实时性需求。

基于EVSS-LMS算法的三相幅相锁相系统

传统硬件锁相环无谐波畸变抑制能力且只能跟踪单相电压相位,无法有效提取三相正序分量相位的信息。文中为了适应三相电网的数学模型,将传统的变步长最小均方根算法从单输出系统扩展到多输出系统,提出一种三相幅相锁相系统。该系统根据电网电压谐波含量可自适应地调整步长值,从而实现了对谐波干扰有较好的抑制能力;同时,在电压突变等异常情况,对步长值进行重置,提高了对异常情况的处理速度,从而对于电压暂降等场合具有较快的响应速度。实验结果表明,该幅相锁相系统不仅具有较好的谐波和三相不平衡适应能力,而且能近乎无延迟地反映三相系统正序电压分量幅值和相位的变化,可广泛运用于与三相电网相连的电力电子装置。

基于LMS算法的自适应滤波器在水声信号处理中的应用

针对水下环境通常是一种时变的强噪声信道,而采用传统的滤波器难以检测到有用信号的特点,利用LMS自适应谱线增强算法,构造了自适应滤波器。通过理论分析与仿真实验对该增强器进行了研究。结果表明:该谱线增强器收敛后均方误差小,提高了增强谱线和抑制非高斯噪声的能力。

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.

一种稳定的变步长块LMS自适应算法

针对LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降,本文从基本的块LMS算法开始,简要介绍了块LMS算法的实现方法,在此基础上重点分析了在变步长块LMS算法中,影响步长因子的要素。提出了一种新的变步长因子迭代算法(SVBLMS),该迭代算法充分考虑输入信号和误差信号对变步长因子的影响,并且迭代的结构简单,计算量小。通过Matlab仿真,仿真结果表明,该迭代算法较其它块LMS算法有更快的收敛速度,更稳定的收敛过程。当输入为有色信号或输入噪声较大时,本算法都能保持良好的性能。

基于连续块处理的改进LMS算法研究

在基于连续数据块处理的硬件系统中,若干块数据通过LMS迭代算法处理后得到多组权值矢量。若各组权矢量波动过大,系统性能将会急剧下降。针对此问题,本文提出了一种基于连续块处理的改进LMS算法,该方法首先利用LMS算法对一块数据进行迭代计算,得到此块数据对应的更新权矢量,将该权矢量乘以一个复系数使其向上一块数据对应计算所得的权矢量进行归一(幅度和相位上的归一),然后将归一化处理后的权矢量作为下一块数据迭代计算的初值。经过上述处理后,权值收敛速度得到了提高,同时减小了数据块间更新权矢量的波动,进而减小系统其他相关参数的波动,提高硬件系统稳定性。最后仿真实验结果验证了本文算法的有效性和正确性。

新的变块长频域批处理LMS算法

针对传统的频域批处理LMS(Frequency-domain Block Least Mean Square,FBLMS)算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,不同于变步长LMS算法,提出了一种新的变块长频域批处理LMS算法,采用自适应改变的批处理块块长的方法来协调解决这个矛盾。通过Matlab对提出的算法进行计算机仿真,结果表明相比于传统的FBLMS算法,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。