基于环路滤波器的低复杂度LMS算法设计

研究利用多天线结构对测控信号内存在的干扰进行对消和信号增强的技术。首先介绍传统空域干扰对消算法LMS，以及LMS的诸多改进算法，分析当前这些LMS算法在强干扰存在时收敛稳定性和收敛速度之间的折中关系以及参数调节的难度，分析了定步长和变步长LMS算法的优劣。针对变步长LMS由于动态环境以及大功率干扰的存在引起的收敛速度变慢和步长计算复杂的问题，提出了一种基于二阶环路滤波器累计误差的低复杂度LMS算法LF-LMS，该算法弱化单次误差的不稳定性并提高累计误差的稳定性，利用大步长和可变误差以实现快速收敛并缩小进入稳定状态后的误差波动，且计算量较小，可以有效应用于DSP工程实现，并通过仿真验证了算法在收敛速度和动态环境下的鲁棒性。     

基于变步长LMS算法的IMU信号降噪研究

针对遥测系统小型化惯性测量单元惯性敏感元件精度较低,随机噪声较大的情况,研究基于变步长LMS自适应滤波技术的IMU信号实时降噪问题。算法通过实时递推得到失调误差和输入信号的互相关系数估值,利用估值实现算法的变步长控制,克服了固定步长NLMS滤波在收敛速度、跟踪能力和稳态精度之间的矛盾,具有收敛速度快、稳态精度高、动态信号随机噪声抑制能力强的优点。实验表明,变步长LMS自适应滤波技术可有效降低IMU信号的随机噪声,为遥测系统测量精度的提高提供技术支撑。     

基于新算法的干扰机自适应收发隔离技术

针对电子干扰机中侦察接收天线和干扰发射天线之间存在的收发隔离问题 ,提出了基于有源干扰对消的自适应收发隔离技术。介绍了应用该技术的自适应收发隔离系统的组成和基本原理 ,并针对系统的具体应用 ,提出了一种新的变步长LMS自适应算法。理论分析和仿真均表明该算法具有较高的收敛速度和良好的收敛性能 ,能有效地应用于自适应收发隔离系统中。     

基于LMS算法的自适应数字预失真技术研究

文章研究了基于查找表LUT方法的功率放大器自适应数字预失真技术。针对传统的基于线性收敛算法的自适应收敛速度较慢的不足,文章根据自适应滤波理论中的LMS算法,推导并仿真验证了适用于功率放大器自适应数字预失真技术的LMS算法,并从功率放大器的传输特性、输出频谱等方面将此算法与线性收敛的Rascal算法进行比较,仿真结果表明了LMS算法收敛速度更快、预失真效果更好。     

一种用于预失真系统的RLS+LMS组合算法

数字预失真技术是功率放大器线性化研究的热点,自适应算法的选择对预失真的效果有很大的影响。分析传统的LMS算法和RLS算法,发现其收敛速度和计算复杂度不可兼得,变步长算法对收敛性能有所改进,但效果有限。结合两种算法各自的优势,提出一种新的组合算法,用于多项式数字预失真系统。采用间接实现结构,仿真结果表明新算法具有良好的收敛特性,适用于功率放大器的线性化处理。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。     

卫星高速宽带数传系统的变步长LMS均衡算法研究

对码间干扰实现快速有效的均衡是卫星高速宽带数字传输的关键之一,针对S型函数(Sigmoid函数和双曲正切函数)变步长LMS均衡算法在误差e(n)接近零处μ(n)变化大的缺陷及算法复杂度高的问题,提出了一种改进的变步长LMS自适应均衡算法.算法通过简化步长更新式的复杂度,增加误差信息量,优化改进的S型函数结构,建立了新的步长因子μ(n)与误差函数e(n)非线性关系,使算法误差接近零处步长因子变化平滑缓慢,消除不相关噪声序列的影响,且算法复杂度比其它同类改进算法小.仿真结果表明新算法性能优于其它改进算法.文中给出了卫星高速宽带数字传输系统的仿真模型,将新算法应用到系统模型的白适应均衡器中,系统误码性能得到较大改善.     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

基于线性正则变换的LMS自适应滤波

线性正则变换是一种有用的信号处理工具,它是Fourier变换、分数阶Fourier变换的推广形式,在多分量情况下不像Wigner-Ville分布那样受到交叉项的影响。首先介绍线性正则变换的定义,然后分析基于线性正则变换的chirp信号参数监测与估计,并在此基础上提出一种基于线性正则变换的LMS自适应滤波算法,最后通过仿真验证算法的可行性。实验结果表明,这种方法在低信噪比的情况下能够有效地检测出信号。另外,如果在自适应过程中采用变步长,则可以加快收敛速度,显著地减少运算量。     

脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法

针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。     

扩频谱相关自适应滤波技术的研究

被高速伪随机码调制的扩频信号,其伪随机码是具有随机编码信号特征的周期信号。所以,扩频信号应被建模为周期信号(循环平稳信号)。循环平稳信号与其信号的频移副本之间具有很强的谱相关性,充分利用这种谱相关性可以实现对窄带和宽带干扰的抑制。基于循环平稳理论和自适应滤波理论,提出了一种基于改进的LMS算法的扩频信号谱相关自适应滤波技术。这种变步长的谱相关自适应LMS滤波器能实现对窄带和宽带干扰的抑制,仿真结果证明了其有效性。     

基于简化RLS算法的无源雷达杂波抑制

研究了利用调频广播信号作为非合作目标照射源的收发分置无源雷达系统的运动目标检测方法。针对直达波、多径信号对目标检测性能的影响,选择自适应滤波方法抵消杂波。LMS算法计算复杂度低,但收敛速度慢;相反RLS算法收敛速度快,但计算复杂度高。综合两者优点,提出了一种简化RLS算法:复数两级欧几里德坐标下降算法(CDCD)。基于实测数据的处理结果表明:与同量级复杂度的LMS和FEDS相比,该算法具有更好的收敛速度。最后通过对杂波相消后的主天线信号与参考信号相干匹配实现目标检测。     

一种步长为对角阵的正交数据投影算法

针对传统子空间跟踪算法正交性和稳定性差的问题,基于数据投影算法(DPM),提出了一种步长为对角阵的正交DPM算法。算法运算复杂度较低,能提供标准正交的子空间,运行时无累积性误差;采用"自适应"而非固定搜索步长,能更好地匹配子空间的动态收敛速度,可进一步提高收敛速率并具有更佳的跟踪性能。仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡改进算法

分析了军事通信中传统恒模盲均衡算法(CMA)的基本原理,并针对此算法收敛速度慢、收敛速度与稳态剩余误差之间存在矛盾的缺点,提出一种改进的变步长恒模盲均衡算法(VASCMA).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收敛效果.     

基于星载高速调制器的射频功放线性化技术研究

为补偿射频功放非线性失真对高速宽带数传系统的影响,对全数字基带预失真算法进行了研究和改进。用Matlab仿真工具对预失真的最小均方(LMS)、递归最小二乘(RLS)算法进行了分析和比较,提出了一种新的变步长迭代收敛算法。在接收端对调制的中频信号直接采样,无需采集发端数据,用宽带锁相环和相关峰技术实现收、发信息同步,对整个信道的线性和非线性失真进行补偿处理。仿真表明该算法可提高预失真的性能和收敛速度。在星载高速调制器和行波管功放系统中对改进算法后的预失真技术进行了测试,16QAM宽带信号验证结果表明该方案可提高系统性能,减小功放非线性对系统的影响。     

应用于卫星功率放大器线性化的自适应变步长算法研究

针对应用于低轨卫星放大器线性化的自适应预失真算法,提出一种改进的LMS算法,并建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的一种新的非线性关系。该函数在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性。文中还分析了新函数关系式中的a、b参数对算法收敛性能的影响。计算机仿真结果与理论分析相一致,改进的算法具有较好的收敛性能和鲁棒性。     

基于FFDiag算法的变步长盲信号分离

基于快速Frobenius联合近似对角化（FFDiag）算法,提出了一种步长根据代价函数值大小变化的更新规则,使对角化的更新幅度随信号分离状态自适应变化。算法步长与信号分离状态相结合,具有收敛速度快和稳态误差小双重优点,仿真结果证实了算法的有效性。     

快速Max-Min公平带宽分配算法稳定性分析

高QoS的网络传输要以一个稳定的连接作为保证,这就要求资源分配算法要有良好的动态稳定性,但公平分配算法的稳定性还没有得到人们的普遍重视。鉴于Max-Min公平带宽分配方案的实现算法─渐次填充算法的收敛速度太慢,本文提出了快速Max-Min公平分配算法,该算法用多次平均值来快速逼近公平资源值,巧妙的回避了渐次填充算法步长和收敛速度间的矛盾,大大提高了收敛速度。最后,本文对该算法进行了摄动分析,并证明了该算法的稳定性。     

自适应盲均衡信道的设计与实现

针对星地高速遥感传输信道中客观存在的码间串扰、信道不确定性等情况，提出采用双模式自适应盲均衡方法，综合了CMA（Constant Modulus Agorithm，恒模算法）均衡器的高稳健性以及LMS（Least Mean Square，最小均方算法）均衡器的高精度等优势。方法在均衡初期，利用CMA均衡器实现快速收敛；在MSE（Mean Square Error，均方误差）较小时切换为LMS均衡器，完成高精度收敛，实现了星地高速传输信道失真信号的快速高精度校正。     

LMS自适应滤波算法改进及其在连线干涉测量中的应用

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。连线干涉测量以载波时延为测量量,所以其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,而该性能主要受近载频噪声的影响。提出采用LMS自适应滤波算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出基于LMS自适应滤波算法的相位估计方案,并分析其可行性和存在的问题;然后提出基于余弦函数的改进LMS自适应滤波算法,最后将改进算法应用于CEI测量仿真和观测试验中。蒙特卡罗仿真和实测数据处理表明,改进的LMS自适应滤波算法优于原算法,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分相位估计精度提高了约一倍,这在航天测控中具有重要意义。