基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

改进的变步长LMS自适应滤波算法分析

通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应变步长最小均方(LM S)算法。该算法克服了LM S算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺陷,具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的特点。该算法还具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将该算法对比一般的变步长算法,该改进算法在平稳过程中具有更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。     

变步长LMS算法在PCMA信号相位估计中的应用

为提高PCMA信号相位估计的精度,基于联合循环统计量与变步长最小均方（least mean square,LMS）的理论,提出了一种PCMA信号相位高精度估计算法。算法推导信号参数与循环统计量的定量关系进行相位的初估计,对接收信号进行变步长的LMS自适应滤波,通过迭代提升相位估计精度。对算法进行了不同维度的仿真对比实验,仿真结果表明,算法收敛速度快,适用范围广,性能相较于传统方法提升2dB左右。     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于对数函数的归一化变步长LMS算法

归一化LMS算法是用步长与输入信号功率的比值,对步长的归一化,但其使用的全局步长因子是固定的,会出现不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的问题。为了解决这一问题,将该算法与基于对数函数的变步长LMS算法相结合,提出了一种基于对数函数的归一化变步长LMS算法。基于对数函数的归一化变步长LMS算法是利用步长μ和误差e满足的一种归一化的对数关系,通过误差e来调整步长μ,使得步长μ始终在一个合适的范围内。仿真结果表明,新算法在收敛速度和稳态误差方面都优于归一化LMS算法和基于对数函数的变步长LMS算法。     

改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

基于阵列天线的归一化变步长抗干扰算法研究

针对阵列天线的自适应抗干扰方法,研究了线性约束最小方差(LCMV)算法,并对其收敛性进行分析,提出归一化变步长线性约束最小方差(LCMV)算法。该方法解决了定步长自适应算法收敛速度和稳态误差不能同时满足的难题,避免了协方差矩阵求逆运算,减小了运算量,便于工程实现。通过仿真和实验表明,该算法收敛速度快,能在干扰方向上形成很深零陷,干扰抑制效果好。     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

防抱制动系统基于最佳滑移率的滑模变结构控制方法

建立了防抱制动系统的非线性、时变数学模型,实现了滑模变结构控制方法在防抱制动系统中的应用,提出了两种由递推最小二乘算法来计算最佳滑移率的估计方法:一种基于附着系数—滑移率曲线的数学模型,一种基于该曲线的形状。仿真结果表明了基于最佳滑移率的滑模变结构控制方案在车辆防抱制动系统中的可行性和有效性。     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。     

一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法

随着通用航空及无人机产业的发展,低成本及小型化的导航解决方案将具有广泛的市场。提出了一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法,用于提高定位精度,增强定位收敛性。对该算法的基本原理进行了分析,并推导出该算法的数学模型,通过静态实验的方法对该算法的收敛性进行验证,并将该算法的位置信息与最小二乘法解出的位置信息进行对比,体现了自迭代定位算法的优势。     

一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

针对传统修正恒模算法(MCMA)收敛速度慢、剩余码间干扰大的缺点,在双模式修正恒模算法(MCMA+DD-LMS)的基础上引入局部信息量和变步长的思想,提出了一种基于修正多模算法(MMMA)的双模式变步长修正多模算法(VS-MMMA+DD-LMS)。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。     

基于CDMA蜂窝网的定位算法

基于TDOA的经典定位Chan算法主要针对地面移动台,针对中低空飞行器,将Chan算法推广到三维空间,并与飞行器上的惯导系统进行实时组合导航定位。主要思想是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差(TDOA)两次使用加权最小二乘解算,吸收taylor算法的递推思想,得到飞行器位置的两组解。利用惯导系统提供的位置信息进行解模糊,从而得到飞行器的实时位置信息。仿真结果表明,在相同条件下,与其他经典算法相比,此算法定位精度高,定位运算速度快,其均方误差逼近克拉美罗界(CRLB),对中低空飞行器定位具有一定的参考价值。     

电子稳像中运动矢量一致性的优化算法

针对电子稳像技术传统块匹配法求运动矢量的固有缺点,采取四叉树———一种变块匹配方法计算运动矢量,使求得的运动矢量有较好的一致性.与其它变块匹配方法相比,该方法克服了其它变块匹配法的不足.实验表明,使用该法求出的运动矢量有较好的一致性和准确性.     

连续变结构系统单步法数字仿真的步长计算

在研究固定结构的连续变结构控制系统单步法数字仿真问题基础上,提出保证准滑模运动精度的仿真步长选择思想和计算方法,并给出仿真实例.研究表明,文中的方法是正确可行的.