一种基于误差相关函数的改进变步长LMS算法

最小均方算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,为此人们提出了各种变步长LMS算法,其中E-LMS算法是将步长与瞬时误差平方相关联,R-LMS算法是将步长与误差的相关函数相关联。E-LMS算法的抗噪性能较差,在低信噪比条件下性能明显变差,R-LMS算法对突变系统的跟踪能力较差。为此文中给出了一种改进的,基于误差相关函数的VSS-LMS算法,该方法利用E-LMS算法的控制步长策略提高算法的跟踪能力。计算机仿真结果显示,该算法能够同时满足抗噪和跟踪两种要求。

Envisat ASAR海浪谱资料的最优插值同化试验

基于第三代海浪数值模式LAGFD-WAM,分别利用4种不同形式的各向同性背景误差相关函数进行了Envisat高级合成孔径雷达(ASAR)海浪谱资料的最优插值同化试验。与4个浮标实测数据的比较验证表明,ASAR海浪谱资料的最优插值能够有效地改进海浪模式有效波高的模拟。4种不同形式的各向同性背景误差相关函数的同化结果相差不大,决定同化效果好坏的关键是对相关距离尺度的选取。针对自回归形式的背景误差相关函数的试验结果表明,相关距离尺度的量级在400—500km时同化效果最好,此时同化后的模式有效波高均方根误差比未同化时相对减小了26%。