关于MLMS算法步长的一点注记

用数学分析和估值理论的方法研究修正ＬＭＳ算法的收敛性能与步长之间的关系，导出算法收敛的必要条件和性能失调与步长之间的约束条件；将修正ＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法比较，得到修正算法实质上是有界的结论，无论修正算法中的参数μ取值多大，其实际计算步长都小于ＬＭＳ算法步长的上限。实验结果与理论分析相符合。

MLMS算法的伪收敛现象

采用自适应数字信号处理的经典分析方法,导出了MLMS算法稳定收敛的充要条件。结果是,MLMS算法不是无条件收敛的,当步长超过某一阈值时,算法出现伪收敛现象。

MLMS算法收敛条件和步长的选取

利用有限方差估计的方法，对修正自适应均方误差（ＭＬＭＳ）算法进行了分析。从分析可以知道，ＭＬＭＳ算法收敛是受失调量Ｍ的影响的，算法收敛的必要条件是收敛门限其中，λ＿ｉ是信号特征值，λ＿ｍ＝ｍａｘλ＿ｉ．ｉ，ｊ∈｛１，２，…，Ｎ｝．步长μ与信号功率以ｔｒ（Ｒ）和失调量Ｍ有关，并且有μ＜μ￣＊，步长μ的选取满足下式的条件，即０＜μ＜Ｍ／ｔｒ（Ｒ），Ｍ＜１，计算机仿真结果与理论分析相吻合．

MLMS算法的步长与收敛性能

从失调量的准确表达式出发，导出了计算步长阀值的公式，公式表明：步长阀值受失调量Ｍ的约束。本文还对ＭＬＭＳ算法的收敛性能进行了分析。

应用MLMS算法解决WLAN与蓝牙的共存问题

WLAN(无线局域网)与蓝牙共存于2．4 GHz的ISM频段,一种改进的LMS算法,通过自适应分割无线局域网中的数据包长度,以此来改善存在蓝牙干扰时WLAN的传输性能。新算法是在LMS算法中权矢量的校正量与梯度估计之间人为地引入一个时延,利用现时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,从而达到更好的收敛性能,解决算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,更快更有效地获得最佳数据包长度,从而更好地解决两者的同频干扰问题。

MLMS算法中动量因子的分析

本文从另一角度分析了动量 LMS 算法中动量因子的作用及影响,得到了一些新的认识和新结果,并得到计算机模拟结果证实.

改进的LMS自适应算法研究及其应用

一种改进的LMS算法(简称MLMS算法)的权系数调整取决于误差面在新权值点的梯度，本文对这种算法的合理性从原理上和结构上作了详细的推导和解释，并对其主要性能一一收敛速度进行了详细的分析，分析和仿真计算结果表明，MLMS算法是无条件收敛的，当μ较大时，比LMS算法优越。