基于克罗内克积分解改进的CLMS算法

在噪声环境中,存在着来自不同方向的干扰信号,自适应波束成形器利用来自阵元阵列的数据,不仅可以从预定方向捕捉信号,且不会造成信号失真。大多数波束成形器的工作原理是在实现方差最小化的同时,在有用信号和干扰信号的方向上分别应用无失真约束和空值约束。因此提出了一种改进的CLMS波束成形算法,该算法基于最近克罗内克积分解的低秩近似算法,将权重向量分解为小向量的克罗内克乘积序列,使原来的权重更新过程转化为小向量的更新。权重向量分解使得根据波束成形系统的秩,在稳态性能和快速收敛之间进行权衡控制。通过推导Kron-CLMS算法的实现流程,分析对比3种算法的计算复杂度,并利用仿真实验体现改进算法的优越性。

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.

变步长凸组合LMS自适应滤波算法及分析

针对现有变步长凸组合LMS(VSCLMS)算法需预先决定行为参数的问题,提出了一种新的VSCLMS算法.该算法对变步长滤波器按步进行分析,以最大均方权值偏差准则为步长选择依据,对固定步长滤波器则采用稳态最小均方误差准则为步长选择依据.理论分析与仿真实验表明,该算法能在噪声、时变、甚至非平稳的环境下保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速而稳定的均方特性.与现有VSCLMS及CLMS算法相比,具有更快的收敛速度,且稳态均方性能与跟踪性能均更好.

梯度向量正交的相关函数自适应滤波算法

该文把Asharif(1999)定义的相关函数均方误差(MSE)准则Jr(n)=E eT(n)Ce(n)]改为时变的遗忘因子指数加权最小二乘误差(LSS)准则Jr(n)= ,对这一准则利用梯度法,使当前时刻的梯度向量正交于前一时刻的梯度向量而得到一种新的相关函数自适应滤波算法。计算机仿真结果表明新算法的收敛性能优于Asharif提出的ECLMS算法。

基于箕舌线函数的快速凸组合最小均方算法

在分析凸组合最小均方(CLMS)自适应滤波算法性能的基础上,针对其联合参数λ(n)需要复杂指数运算的缺点,提出一种新的快速CLMS(FCLMS)算法。该算法采用修正箕舌线函数来替代原算法的Sigmoid函数,从而在保证算法收敛性能的同时合理避免了指数运算,在一定程度上提高了算法的灵活性。仿真结果验证了新算法与原算法相比有同样好的收敛性能并在计算量上明显小于原算法。

基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方算法

为解决传统凸组合自适应滤波算法在联合参数迭代计算量大、算法收敛速度慢、跟踪性能差等问题,提出了一种基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方(SCLMS)算法;该算法用一种新的S型函数,代替Sigmoid函数,在保证和CLMS算法相同稳态误差情况下,避免了指数运算,减少了计算量;同时也提高了收敛速度和信号的跟踪性能。通过独立高斯白噪声作为输入信号算法仿真、相关噪声作为输入信号算法仿真;以及非平稳环境下算法仿真;并对三种仿真结果进行了分析,验证了该算法性能可靠有效。

一类累积量域自适应滤波算法(英文)

讨论和研究了累积量域自适应滤波原理及代价函数 ,给出了一个新的代价函数J3 (n)及基于J3 (n)的CSWLMS算法 .CSWLMS算法的性能优于基于代价函数J1(n)的CLMS算法和基于代价函数J2 (n)的CRLS算法 .另外 ,还对CLMS算法和CRLS算法进行了改进 .对上述算法进行了计算机模拟仿真比较 ,仿真结果表明改进的算法及给出的CSWLMS算法收敛性能良好 .

一种变步长凸组合自适应滤波器及其均方性能分析

在分析凸组合最小均方(CLMS)算法性能的基础上,提出一种新的变步长凸组合最小均方(VSCLMS)算法.该算法采用一种变步长滤波器替代原CLMS滤波器组中的恒值大步长滤波器,使新的自适应滤波器能够在噪声、时变,甚至非平稳的环境下保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速且稳定的均方特性.理论推导与仿真分析分别验证了新算法与原CLMS算法相比不仅有更快的收敛速度,而且稳态均方性能与跟踪性能也有所提高.

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。

WPT-CDMA系统中的鲁棒自适应波束形成算法的研究

利用小波包变换的多载波调制避免了OFDM技术中由多径效应引起的载波的正交性损失,同时降低了为此加入的循环前缀引起的信噪比损失,因而使用小波包变换的多载波CDMA系统(WPT-CDMA)性能优于传统的OFDM-CDMA系统。但在MIMO多用户传输环境下,接收机端的约束最小均方(CLMS)自适应波束形成算法在信号方向向量存在偏差及采样样本数目较少的情况下,会出现收敛速度慢、输出性能下降、不稳定等问题。针对这些问题本文提出应用在WPT-CDMA系统中的基于最差性能的鲁棒CLMS算法。从理论分析与仿真实验的结果都可以看到系统性能的改善。