一种改进的变步长归一化LMS算法

在以往的基于ＬＭＳ算法的研究中,归一化ＬＭＳ算法（ＮＬＭＳ）增大了算法的动态输入范围,但该算法对噪声很敏感。引入自相关的变步长ＬＭＳ算法（ＶＳＳＬＭＳ）不仅加快了收敛速度,可在非平稳状态下进行快速跟踪,而且消除了独立噪声的干扰,但它无法适应大范围的动态输入。本文综合它们的优点而得到的算法,在低信噪比和大范围的动态输入情况下都有良好的性能。