均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方(least mean square,LMS)算法在时变信道的最小稳态均方偏差(mean square deviation,MSD)由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方(multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS)算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。

基于CEEMDAN-VSSLMS的滚动轴承故障诊断

针对传统机械轴承故障诊断模型易受系统噪声干扰、特征识别效率低等问题,提出一种基于信号固有模式深度建模分析的轴承故障诊断方法。首先,将采集到的轴承振动信号进行噪声自适应完全经验模态分解(CEEMDAN),获得不同时间尺度的局部特征信号,使用相关系数判别并去除虚假模态分量,再利用可变步长最小均方算法(VSSLMS)对剩余IMF分量降噪并进行重构;然后,将降噪后的振动信号进行离散小波变换(DWT)得到时频谱图,并利用形态学开运算进行特征增强;最后利用改进GoogLeNet网络模型对特征图进行训练,通过Softmax分类器完成特征归类,从而实现轴承故障诊断。将提出的故障诊断方法应用于不同工况下的轴承故障数据集,试验结果表明,所提方法在噪声干扰下具有较高的诊断精度。

S波段两状态LMS信道模型的自适应长期预测

针对S波段模型参数可变的窄带两状态陆地移动卫星信道模型,基于加权预测思想提出一种自适应长期预测方法.首先将卫星通信下行链路的阴影遮蔽建模为两状态马尔科夫链的Gilbert-Elliot信道模型,然后利用加权预测思想预测未来长期内的信道状态,并基于最小均方算法由迭代自适应跟踪方法更新线性自回归模型的系数,进而预测出未来的信道衰落序列.研究结果表明:该方法能精确地预测出未来长期内的信道状态和衰落序列,且相比长期预测方法,改善预测性能,并具有实时性和低复杂度优点,可用于窄带LMS通信系统自适应传输性能分析.

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。

最小均方算法用于数字信号的性能

为了获取最小均方 (LMS)算法用于数字信号的性能 ,提出了一项新的性能参数——误码率。分析了误码率与算法均方误差之间的关系 ,在实验的基础上给出了两者之间的一个近似函数表达式。并重点研究了算法步长对收敛速度、稳态失调量、误码率这三项性能参数的影响 ,以及步长确定的原则 ,为数字信号领域使用 LMS算法提供了一些理论基础。

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。

基于LMS算法的自适应均衡器的MATLAB实现

介绍了基于最小均方算法 (LMS算法 )的自适应均衡器的原理和结构 ,针对用硬件实现LMS算法的自适应均衡器存在的诸多缺点 ,利用MATLAB工具对各种结构形式的自适应均衡器在不同信道模型下的收敛速度和精度进行仿真 。

季节模型参数估计量的经验偏差和均方误差(英文)

由MonteCarlo研究得到季节模型参数的通常的最小方差估计量、简单对称估计量和加权对称估计量的经验偏差和均方误差以及最小方差估计量对简单对称估计量和加权对称估计量的比率 .结果表明对非平稳序列最小方差估计量比其它两个估计量更有效且较小季节值的有效性也较小 ,但当平稳序列参数的绝对值接近 1时 ,加权对称估计量和简单对称估计量比最小方差估计量更有效且较大季节值的有效性也较大 .

适用于无线传感器节点的低复杂度CCVSLMS均衡器研究

针对无线传感器节点的均衡算法——最小均方误差（LMS）算法和截断数据LMS算法或截断误差LMS算法（CLMS算法）的收敛速度、稳态误差性能的不足，进行了截断误差和截断数据可变的步长LMS算法（CCVSLMS算法）的研究，该算法通过对误差和数据进行截断处理和建立步长因子／1与截断变化率的线性函数关系来改善收敛速度和稳态误差之间的矛盾，并有效降低了计算复杂度。仿真结果证实该算法性能优于LMS算法和CLMS算法。在TSMC 90mm CMOS工艺下，均衡器的超大规模集成（VISI）优化的综合结果显示，硬件实现面积约为1806个单元，动态功耗仅为12μW，因此该均衡器能满足无线传感器节点高灵敏度和低成本的要求。

统计模型中误差方差的均方误差的区间估计

本文研究了线性统计模型 ( )— ( )中参数σ2的估计量σL2或σH2的均方误差 MSE(σL2 )或 MSE(σH2 ) ,并分别给出了其

比例最小均方/四阶算法及其在系统辨识中的应用

针对非高斯噪声环境下稀疏系统参数辨识问题,提出一种基于比例更新机制的最小均方/四阶(LMS/F)自适应滤波算法(PLMS/F)。该方法以混合均方/四阶准则(MS/FE)为代价函数,其包含了误差的高阶项,具有解决非高斯噪声问题的优势。引入比例更新机制,从而可根据算法当前时刻权重变化特征来调整各权重参数的步长,因此具有良好的跟踪性能。使用梯度下降法设计了阈值参数自适应更新机制以进一步改进算法稳态性能。此外,分析了所提算法的平均和均方收敛性。应用具有稀疏特征的FIR系统参数模型对所提算法实现了在非高斯噪声环境中的参数辨识。仿真实验结果表明,该算法可以有效辨识模型参数,且具有较低的稳态误差和强的鲁棒性。

统计模型中均方误差的区间估计

本文研究了一般情形下线性统计模型 (1 )—模型 (4)中参数 β的估计量^βL 或 ^βH 的均方误差MSE (^βL)或MSE (^βH) ,并分别给出了其1

半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件,据此提出一种新的广义非限定两步估计类(非线性),推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果,研究了它优于最小二乘估计,甚至优于Zellner估计的统计性质.

一种用于QAM解调信号的LMS自适应均衡器

设计了一种用于QAM(Quadrature Amplitude Modulation)解调信号的 LMS自适应均衡器。此均衡器采用线性自适应算法中的最小均方算法(LMS),其结构由线性横向滤波器和需要训练序列的滤波器抽头系数更新模块组成,它可实现16/64/256点的QAM解调。利用MATLAB/Simulink对LMS自适应均衡器的收敛速度、误码率等指标进行仿真模拟,仿真结果表明,此LMS自适应均衡器对通过非理想信道的QAM传输信号具有较好的均衡性能。

基于改进最小均方算法的卫星多波束形成技术

高通量卫星采用多波束技术实现极化隔离和空间隔离以复用频率资源,从而使通信容量成倍增加,但这对快速的自适应波束形成算法提出了更高的要求。为了解决采用LMS算法进行波束形成时收敛速度与稳态误差不能同时满足的缺点,提出一种改进的最小均方算法,它使用统计平均进行梯度更新解决瞬时梯度导致的形成波束不稳定问题,旨在波束形成开始阶段加快速度,而在收敛达到稳定状态后保持小的误差值。考虑在高通量卫星强降雨衰减的环境中,仿真应用61阵元正六边形排布相控阵天线形成7点波束。结果显示改进算法在仅少量增加复杂度的情况下大幅提高了收敛速度并获得了更优的稳态性能,可应用于应急通信场景下存在严重波束间同频干扰的高通量卫星波束形成技术。

改进的LMS半盲自适应信道均衡技术

提出了一种改进的LMS算法,使基于该算法的半盲自适应信道均衡器适用于时变信道中OFDM系统。在DVB-T信道和WSSUS信道中对该算法进行仿真,结果表明该LMS算法对选择性衰落信道和移动信道都具有很好的跟踪性能。

基于LMS算法的短波通信数据干扰控制技术

短波通信原理简单,已广泛应用于大型无线通信系统。但在实际应用中,很多因素会影响短波通信,造成数据干扰,因此应采取有效的控制措施。基于此,分析短波通信的基本内容与主要特点,并在剖析短波通信干扰的基础上,分别从短波通信信号特征提取、干扰数据识别、数据干扰控制及实验测试4个方面,探讨基于最小均方(Least Mean Square,LMS)的短波通信数据干扰控制技术。

广义均方误差标准下双类估计优于最小二乘估计的充分条件

本文通过一个比较简洁的方法,得到了在广义均方误差标准下双类估计优于最小二乘估计的充分条件。

采用LMS算法的频域均衡技术研究

LMS（最小均方）算法是一种经典自适应算法,最初应用于时域均衡。本文采用LMS算法,根据信道的特性来更新频域均衡器的均衡系数,实验结果表明该算法可明显改善频域均衡系统的性能。

WCDMA信道分类LMS信道衰落估计方法

分析移动衰落信道特征,对LMS自适应算法在WCDMA信道估计上的应用做改进;仿真表明,改进是可行的。