介绍了自动变步长分块最小均方(Block Least Mean Square,BLMS)自适应均衡算法。通过自动变更步长,改善了算法的收敛与稳态误差性能。针对改进后的快速BLMS算法硬件实现特点,对其中采用重叠保留法的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transfo...介绍了自动变步长分块最小均方(Block Least Mean Square,BLMS)自适应均衡算法。通过自动变更步长,改善了算法的收敛与稳态误差性能。针对改进后的快速BLMS算法硬件实现特点,对其中采用重叠保留法的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)模块,进行了优化,降低了该算法的计算复杂度。相关仿真表明,该算法能在典型多径高速传输环境下能快速收敛,并接近理想性能,且跟踪信道的性能较好,部分FFT计算过程还得到优化。故该算法在保证性能的基础上,还减少了计算资源,具有较大工程实践意义。展开更多
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...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。展开更多
文摘介绍了自动变步长分块最小均方(Block Least Mean Square,BLMS)自适应均衡算法。通过自动变更步长,改善了算法的收敛与稳态误差性能。针对改进后的快速BLMS算法硬件实现特点,对其中采用重叠保留法的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)模块,进行了优化,降低了该算法的计算复杂度。相关仿真表明,该算法能在典型多径高速传输环境下能快速收敛,并接近理想性能,且跟踪信道的性能较好,部分FFT计算过程还得到优化。故该算法在保证性能的基础上,还减少了计算资源,具有较大工程实践意义。
文摘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。