低信噪比下基于新型變步長LMS的自適應(yīng)濾波算法.pdf

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1、第26卷第8期傳感技術(shù)學(xué)報(bào)V01．26N0．8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug．20132013年8月TheNewVariableStepSizeLMSAdaptiveFilteringAlgorithmforLowSNRPENGJishen，LIUShuang，Ⅳ(LiaoningTechnicalUniversity，HuludaoLiaoning125105，China)Abstract：Inordertoimprovetheexistingvariablestepsizeoffi

2、lteringperformanceinlowSNRenvironment，thepaperputsforwardanewvariablestepsizeLMSadaptivefilteringalgorithm．Thealgorithmcombinestherelativevalueestimationerrorthatisaddedthecompensationtermandthefomaerpacetoregulatethestepsize，whichcanimprovethecapabilityofresistingnoi

3、seandconvergencespeed．Itreplacesthefixedstepsizerangerestrictionbydynamicchangerestriction，whichmakesthestepchangetendstobesmootherandreducessystemofseterrors．IterativeformulaoftheweightvectorisupdatedatthesametimeSOastoimprovetheinputrangeofthealgorithm．Bothfromtheth

4、eoreticalanalysisandcomputersimulationwecanseethatthenewalgorithmhasgreatlyimprovecomparedwithexistingvariablestepsizealgorithmsandthestandardLMSalgorithm，inthecaseoflowSNRconvergencerate，noiseimmunity，steady—stateoffsetnoise，itprovesthattheproposedalgorithmiseffectiv

5、eandfeasible．Keywords：adaptivefilter；variablestep—size；noiseimmunity；convergencespeed；steady—stateoffsetEEACC：1270；5260doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2013．08．016低信噪比下基于新型變步長LMS的自適應(yīng)濾波算法彭繼慎，劉爽，安麗(遼寧工程技術(shù)大學(xué)，遼寧葫蘆島125105)摘要：為了提高現(xiàn)有的變步長LMS算法在低信噪比環(huán)境下的濾波性能，提出了一種新的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法。該算

6、法利用加入補(bǔ)償項(xiàng)的誤差相關(guān)值估計(jì)與前一時(shí)刻步長因子的組合來調(diào)節(jié)步長，提高算法的抗噪聲十?dāng)_能力和收斂速度；并將步長因子的傳統(tǒng)固定約束范圍改為動態(tài)約束范圍，使步長變化趨于平滑，降低系統(tǒng)的失調(diào)誤差；同時(shí)對系統(tǒng)的權(quán)向量迭代公式進(jìn)行更新，提高了算法的輸入范圍。從理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)兩方面可以看出，新算法與現(xiàn)有的變步長算法及標(biāo)準(zhǔn)LMS算法相比，在信噪比較低的條件下收斂速率、抗擾能力、穩(wěn)態(tài)失調(diào)噪聲方面都有很大的改善，證明所提算法是有效、可行的。關(guān)鍵詞：自適應(yīng)濾波；變步長；抗擾能力；收斂速度；穩(wěn)態(tài)失調(diào)中圖分類號：TN713文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1

7、004-1699(2013)08-1116-05美國通用公司在研制天線的過程中，為抑制旁分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比的瓣提出了最小均方誤差LMS(LeastMeanSquare)算環(huán)境下，能夠有效地去除不相關(guān)噪聲的干擾，獲得較法J。LMS算法是一種隨機(jī)梯度算法，具有計(jì)算簡快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)失調(diào)噪聲，可以很好的單、魯棒性強(qiáng)、易于硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)J，被廣泛地應(yīng)用于自適應(yīng)濾波系統(tǒng)中。用于自適應(yīng)控制、雷達(dá)、系統(tǒng)辨識及信號處理等相關(guān)1標(biāo)準(zhǔn)LMS自適應(yīng)濾波算法領(lǐng)域J。由分析可知，固定步長LMS算法在收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的要

8、求是矛盾的。為了克服這一標(biāo)準(zhǔn)LMS算法是基于最小均方誤差準(zhǔn)則和最固有的矛盾，人們提出了各種各樣改進(jìn)的變步長陡下降優(yōu)化的迭代白適應(yīng)算法提出的，以固定步長LMS自適應(yīng)濾波的算法J。然而這些算法或存在沿負(fù)梯度方向逼近其最佳值，從而達(dá)到最優(yōu)的目的。著計(jì)算量