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一种新的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:8,自引:0,他引:8
通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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研究科氏流量计频率估计方法对提高其测量精度具有重要意义.分析了变步长直接频率估计( VS-DFE)方法的原理,归纳出一种基于VS-DFE的科氏流量计信号频率估计算法,给出了算法基本思想、流程和实现步骤.分别针对两种常见流量状态下科氏流量计的固定频率信号和时变信号进行仿真分析,并与离散频谱校正法进行了比较.仿真结果表明,... 相似文献
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初相未知信号联合检测与估计的序贯实现 总被引:2,自引:1,他引:1
在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联合检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中.仿真实验表明,新算法较传统算法有一定的性能改善. 相似文献
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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。 相似文献
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有限差分算法是常用的海洋拖曳系统运动仿真计算方法,传统的有限差分算法在对拖缆进行离散时,采用固定空间步长,为了提高数值计算的精度,通常需要减小空间步长,这既增加了计算时间,又浪费了计算机内存,甚至造成无法仿真一些工况。针对这一问题,提出了变步长有限差分数值算法,给出了步长变化的设定原则与算法,在建立海洋拖曳系统运动模型的基础上,系统分析了这一方法的求解思想与过程,并分别采用传统固定步长有限差分算法(大空间步长和小空间步长)和变步长有限差分算法,对模型进行了数值仿真,结果表明:变步长有限差分算法不仅保证了仿真计算精度,而且降低了计算机内存需求量,减少了计算时间。此外,变步长有限差分算法具有较高的灵活性,可根据实际情况,综合考虑计算时间、内存需求量和计算结果精度,从而选择合适的空间步长变化规律。 相似文献
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利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。 相似文献
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BPSK信号广泛应用于新体制雷达中,测量BPSK信号中包含的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪的关键技术.通过对BPSK信号平方消除了相位调制对参数估计的影响,并利用离散傅立叶变换进行脉冲间相参积累,算法具有计算量小、多普勒频率变化率估计精度高的优点.计算机仿真结果表明参数估计的精度能达到单站无源定位与跟踪系统的精度要求. 相似文献
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为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。 相似文献
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本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声.然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点,本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。 相似文献
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为提高信号频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种基于相位积累的多段异频等长信号的频率估计算法。首先生成异频分析参数矩阵,克服分段信号频率不等问题;其次设计相位差补偿因子,克服分段信号相位不连续问题;最后搜索相位累积频谱最大值,获得信号频率估计值。为验证算法的正确性,给出了相应的数学推导证明。仿真实验结果表明,该算法具有较好的频率估计精度,频率估计误差约为现有方法的1/2,较为接近克拉美罗下限。 相似文献
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利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。 相似文献