一种改进的噪声抵消器 LMS自适应算法

指出了常规噪声抵消器 L MS自适应算法采用恒定的步长 ,具有收敛速度慢、失调量大的缺点 ,提出了一种改进的 L MS自适应算法 .该算法根据对输入信号信噪比的估计 ,采用变步长 ,其步长随输入信号信噪比的变化而改变 ,从而提高了收敛速度 ,降低了回响 ,提高了输出信号信噪比 .计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度、降低回响、消噪性能等方面均优于常规算法 .

基于LMS自适应算法的瞬态信号时延估计

讨论了LMS方法对瞬态信号估计的困难,提出用反向LMS自适应滤波算法进行瞬态信号的时延估计。设计了两种反向LMS自适应算法,用爆炸波信号仿真分析了时间延迟估计的性能,通过比较表明该算法的有效性。

一种新的变步长LMS自适应算法及仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,这种新方法通过估计误差信号自相关及均方误差的时域平均来调节自适应算法的步长,具有较好的抗干扰性能,且收敛速度快,稳态误差小。将其应用于干扰机的自适应收发隔离系统中,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。

基于数据复用技术的变步长LMS自适应算法

基于数据复用技术,讨论并给出了一种新的变数据复用率变步长LMS自适应算法。该算法在每一次权值迭代中多次使用当前的输入数据递归运算,而且数据复用的次数采用时变值,并采用功率归一化技术实现变步长因子。理论分析和计算机仿真均表明,该算法与传统的LMS算法相比具有良好的收敛性能,可以有效地应用于天线自适应收发隔离系统中。

新型变阶LMS自适应算法

详细介绍了现有成熟的基于LMS(最小均方)变阶长算法,提出了更适合实际应用高效的最优变阶算法。在变阶长的研究中FT-LMS(分数阶长LMS算法)是目前最高效的算法,本算法继续保持分数阶长变化量累积到一定数值再对滤波器的阶数进行更新的优势,通过对误差进行统计算法分析来得到稳健的更新阶长,使算法中参数更少且选择阈度更高。此算法经MATLAB仿真软件验证,其收敛速度快,最优阶长的跟踪性能好。

基于小波变换的改进LMS自适应算法在射电天文数字终端的应用

以新疆天文台南山25m天线改造计划为背景,针对南山25m射电望远镜L波段观测终端,分析对比多种自适应滤波及小波滤波的优缺点,提出一种基于小波分解的改进LMS自适应算法,对脉冲星观测信号进行干扰噪声消除.该算法在单通道干扰消除、权值更新机制、变步长算法等方面提出了独特的想法.仿真结果表明,基于小波变换的改进LMS自适应算法性能良好,能对L波段内的干扰信号起到有效的消除或减弱,达到提高信号信噪比、提升观测能力的目的,具有一定的应用价值.

互补对LMS自适应算法在噪声消除中的应用实现

在接收超低频信号时,由于受到天线辐射效率和海水衰减的限制,噪声的存在是对有用信号最大的干扰。传统的算法可靠性受限,可以采用自适应算法来实现噪声消除。一般LMS算法收敛速度快但稳态误差大,通过搭建自适应滤波模型,对其改进算法即互补对LMS算法进行仿真。结果表明,这种自适应算法滤波后稳态误差较小,对噪声的消除具有良好的效果。

基于LMS自适应算法的HS-PDSCH动态码道分配方法

高速下行分组接入技术(HSDPA)通过使用自适应调制编码、混合自动重传请求、快速调度等关键技术,可以大大提高下行数据的传输速率。为了充分利用这些技术网络侧必须配置仅供HSDPA用户使用的PDSCH码道,因为PDSCH码道的共享性和普通R4码道的专用性,TD-SCDMA系统中必须在建立小区的时候建立PDSCH码道,一旦某些码道被HSDPA占用就不能再在这些码道上接入普通的R4业务。但系统对HSDPA下行流量的需求是时变的,因此固定不变的PDSCH码道配置就有可能造成码道资源的浪费。本文从侧重实现的角度提出了一种基于LMS自适应算法的HSDPA动态码道分配方法,可以由系统根据当前下行数据流量自行调整HSDPA码道配置,提高了TD-SCDMA系统中HS-PDSCH物理信道的利用效率和系统容量。

基于自适应LMS算法的跨声速风洞模型系统辨识

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。

求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法

结合经典的LM算法及其变形,提出了求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法,并证明其全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验验证了所提算法的可行性和有效性.

增强型LMS自适应电网畸变电流检测算法研究

为解决常规LMS自适应算法在电网畸变电流检测中存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,本文提出了一种增强型LMS自适应算法。该算法通过对输入信号环节进行预置带通滤波处理,改善信号的自相关数值,实现了基波处的幅值无衰减且相位无延时,同时通过对LMS算法权值和误差环节嵌入低通滤波拓扑结构,达到了降低畸变电流波动的目的。最后在对常规算法与增强型LMS算法分析比较的基础上,通过仿真和实验证明了本文理论分析的可行性,验证了此算法在畸变电流检测中的有效性和准确性。

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,将变步长算法与变换域算法相结合,提出一种改进的LMS自适应算法以获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。仿真结果表明,此算法在收敛速度与稳态误差的性能上均不同程度地优于其他同类算法,尤其是在低信噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。

应用于流水线ADC的LMS自适应校准算法与FPGA实现

研究了应用于流水线模数转换器(ADC)的LMS自适应数字校准算法及其FPGA实现。该校准算法可用于校准大多数已知的误差,包括非线性运算放大器的有限增益、电容失配,以及比较器的失调等。通过Simulink软件,对一个12位160MS/s的流水线ADC进行建模。采用LMS自适应校准算法对该流水线ADC进行校准,并将算法在Virtex-5上实现了硬件设计。实验结果表明,输入信号频率为58.63MHz时,流水线ADC的无杂散动态范围(SFDR)和有效位(ENOB)分别由校准前的46.31dB和7.32位提高到校准后的82.03dB和11.12位。

基于LMS自适应滤波算法的电力变压器有源降噪系统

为了有效抑制电力变压器产生的高分贝低频噪声,针对变压器有源降噪系统开展了相关研究。结合实验条件,在分析变压器噪声时域及频域特点的基础上,合理选择了有源降噪系统类型。通过仿真和理论分析了收敛系数、滤波阶数以及系统采样频率对有源降噪系统采用的LMS自适应滤波算法收敛性、稳定性以及降噪效果的影响。搭建了变压器噪声在线监测及有源降噪软件控制平台,并针对变压器噪声特点合理选择了硬件系统设备。结果表明,在变压器噪声有源降噪实验中,噪声低频区域降噪效果显著,在误差传声器处取得了5-10 d B的降噪效果,平均声能量密度下降了68.38%-90%,验证了LMS算法的有效降噪性,以及所构建的有源降噪系统对变压器噪声在线监测与抑制的可靠性。

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。

基于FPGA的自适应LMS算法的实现

为了高速实现自适应算法,在分析了自适应LMS算法结构的基础上,采用了基于流水线操作和并行结构的自适应LMS算法的FPGA设计方法。利用带嵌入式存储块的FPGA,采用模块化的设计思想,实现了算法设计。整个系统包括存储模块、权值计算模块、调整误差计算模块和总控制模块4部分。当权值数较多时,在采用流水线操作的基础上,引入了并行结构设计,满足实时性的要求。仿真结果表明,该方案是十分有效的。

DSP环境下新的变步长LMS自适应滤波算法

基于解决固定步长的LMS算法收敛速度快与均方误差小两个性能指标无法兼顾的目的,提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,采用步长因子调整变步长的方法,建立u因子与超量误差信号之间的非线性函数关系,从而实现自适应滤波。通过TMS320C5509A平台进行实测数据试验可以得出,本文算法能在低信噪比的条件下对信号进行滤波保持较高性能,同时具有收敛速度较快和稳态误差较小的优点,在雷达信号处理行业中应用广泛。

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。

LMS自适应滤波算法改进及其在连线干涉测量中的应用

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。连线干涉测量以载波时延为测量量,所以其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,而该性能主要受近载频噪声的影响。提出采用LMS自适应滤波算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出基于LMS自适应滤波算法的相位估计方案,并分析其可行性和存在的问题;然后提出基于余弦函数的改进LMS自适应滤波算法,最后将改进算法应用于CEI测量仿真和观测试验中。蒙特卡罗仿真和实测数据处理表明,改进的LMS自适应滤波算法优于原算法,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分相位估计精度提高了约一倍,这在航天测控中具有重要意义。

自适应LMS算法在汽车悬架振动主动控制中的仿真研究

本文对汽车悬架振动主动控制的LMS(LeastMeanSquare)算法进行仿真研究。基于自适应LMS算法的控制器运算简单、适应性强。以正弦信号激励两自由度悬架振动系统模型,在计算机上利用matlab软件进行仿真,结果表明LMS算法能显著地改善汽车悬架的性能。