一种基于变换域LMS的多用户检测算法

LMS算法收敛速度由输入自相关矩阵特征值的发散程度决定,很多场合下收敛速度慢不能满足需求。变换域自正交LMS算法在变换域对输入信号做正交处理,使得输入自相关矩阵变成单位矩阵,能够有效地提高收敛速度。研究了基于变换域LMS的多用户检测算法,仿真表明该算法能够提高多用户检测器的性能。

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。

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。

基于DCT变换的变步长LMS自适应收发隔离算法

将变换域LMS算法和变步长LMS算法相结合 ,提出了一种基于DCT变换的变步长LMS自适应算法 ,从而有效地降低了输入信号自相关矩阵特征值的分散程度 ,并且克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾 ,达到了改善干扰机接收信号信干比的目的。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的权失调噪声 。

基于LMS算法的自适应语音除噪性能研究

语音除噪是自适应信号处理研究的重点,通过利用matlab分别实现了基于时域定步长LMS算法、时域变步长LMS算法、基于FFT技术的LMS频域快速算法(FLMS)的自适应语音除噪仿真,并成功应用到带噪语音信号除噪方面。经实验表明,时域变步长LMS算法比时域定步长LMS算法的改善性噪比高1dB左右,与FLMS算法除噪性能相当,但FLMS算法的速度明显快于传统时域算法,而具体时间比的大小与总的样本数目有相关联系。

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。

基于DVB-T标准的数字电视回波对消技术的研究

以数字电视地面广播国家标准DVB-T为基础,提出了一种基于FPGA和DSP实现回波对消的方案。其原理是:首先该系统不发送数字电视信号,通过发射CAZAC序列进行信道初估计。由于信道在实际中会发生一定的变化,所以还需要用自适应算法进行信道特性的跟踪,其中DSP运用自适应算法保证对消信号接近回波信号。其次FPGA系统获得了回波信道的参数并生成逼近回波信号的对消信号。最后,将接收信号与对消信号相减完成对消。提出了对回波信道的初估计并利用变换域LMS算法进行信道跟踪的一种方案。最后仿真结果表明,该方法具有良好的回波对消性能。

基于DMB-T标准的数字电视回波抵消技术的研究

以数字电视地面广播国家标准——DMB-T标准为背景,在介绍直放站中回波产生的原因和影响后,设计了回波抵消方案。首先在原有的数字电视信号中添加低功率的PN码,然后采用变换域LMS算法对信道进行估计,利用信道估计的结果生成一路反馈信号,来逼近回波干扰信号,最后从接收信号中除去该反馈信号,最终实现回波抵消的目的。变换域LMS算法通过对输入信号进行预白化处理,来保证能够获得比LMS算法更好的收敛速度。仿真结果表明,该方法具有良好的回波消除性能。

液压位置系统扰动消除设计方法的研究

针对液压系统建模困难,模型误差影响系统动态性能和负载干扰难于抑制的问题,基于X-滤波自适应逆系统结构提出了一种对模型误差不敏感的液压位置自适应逆扰动消除系统。针对该系统结构特点,提出一种适用于X-滤波结构的自适应算法,利用该算法得到不受模型误差影响的较为精确的液压位置逆模型,为液压位置扰动消除系统中控制器和扰动消除器的建立奠定基础。仿真结果表明:液压位置自适应逆扰动消除系统在建模误差较大的情况下,具有良好的动态响应和干扰抑制能力。

基于小波变换的自适应电网频率测量算法

传统的最小均方频率跟踪算法在谐波干扰较严重时存在收敛速度较慢、误差较大等问题。提出了一种以小波变换理论为基础的自适应频率测量算法。该算法对检测到的电网电压信号进行小波分解,弱化信号间的相关性,提高算法的收敛速度,同时将信号分解到不同的频段,减小谐波干扰对测量结果精度的影响,设计两级自适应滤波器系统跟踪测量电网频率。通过仿真实验验证,该算法可快速地跟踪测量电网频率,且在信号受谐波干扰较严重的情况下仍具有较快的收敛速度和较高的测量精度。