变步长LMS算法在自适应频率估计器中的应用研完

针对窄CW脉冲经水声信道畸变后频率估计的特点,利用二阶自适应陷波器构成频率估计器,分别采用基本LMS算法和几种变步长LMS算法优化估计器的参数。通过仿真和进行性能分析,给出一种精度高、运算量小、易于实现的实用算法,克服了传统和现代方法对噪声中的正弦信号频率估计上的缺陷。     

基于粒子群算法的自适应陷波器设计

传统的基于LMS算法的自适应陷波器,由于极易受到步长及其它参数的影响,学习曲线并不理想。文章在分析步长对基于LMS算法自适应陷波器的影响的基础上,将粒子群(PSO)算法应用到自适应陷波器的设计中。通过仿真结果显示,基于PSO算法的自适应陷波器收敛速度快、具有鲁棒性,优于传统的基于LMS的自适应陷波器,从而证明其有效性、可行性及工程价值。     

基于LMS算法的囱适应滤波器的MATLAB仿真

本文介绍了基于最小均方（LMS）算法的自适应滤波器的原理和结构,并以LMS算法实现了一个FIR结构的自适应滤波器,给出了实际输出值和估计输出值以及误差曲线,并画出了20次实验的误差平方的收敛曲线。     

基于LMS算法的自适应滤波器的MATLAB仿真

本文介绍了基于最小均方(LMS)算法的自适应滤波器的原理和结构,并以LMS算法实现了一个FIR结构的自适应滤波器,给出了实际输出值和估计输出值以及误差曲线,并画出了20次实验的误差平方的收敛曲线.     

TD-SCDMA系统中基于时域数据统计信息的信道估计算法

TD-SCDMA系统中运用的B.Steiner估计器是一种低代价的信道估计器,由于受到噪声的影响,其导致估计的精度有限。以Steiner算法为基础,有多种基于门限处理的信道估计算法,如何设置门限是这类改进算法的关键问题。本文对信道估计算法的时域结果进行能量检测,基于时域数据统计信息给出信道估计改进算法。仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高。     

基于带通滤波和FFT的水声频率估计

针对多普勒频偏不同的多途干扰和快速傅里叶变换带来的栅栏效应问题,本文提出了一种有效的基于带通滤波和FFT的水声频率估计算法。该算法利用滤波器粗消除多普勒频偏不同的多途干扰;利用快速傅里叶变换粗估计直达波的频率;将粗估计值作为一阶牛顿迭代的初始值进行频率精估计,实现精确频率估计。     

频域自适应干扰抵消算法的设计与实现

本文首先阐述了自适应滤波和干扰抵消的基本原理,然后比较了各种自适应算法的优劣,最后提出了利用快速FFT技术实现一种替代时域LMS算法的频域快速LMS自适应算法.通过分析,表明该算法不但具有同时域LMS算法近似的收敛特性,而且计算量大幅度减少.     

基于LMS算法的自适应干扰消除

介绍了自适应干扰消除的原理和基于LMS的自适应滤波算法,并分析了干扰抵消的频域块LMS算法,给出了算法的数学推导与模型。在宽带干扰,单音余弦干扰和线性调频干扰的条件下,利用Matlab软件进行了算法性能仿真,结果表明LMS算法可以有效地消除上述三种干扰,提高信号传输的质量。     

基于新变步长的探地雷达直达波干扰对消算法

研究了探地雷达的直达波干扰抑制技术。在分析LMS算法,归一化LMS算法,和变步长LMS基础上,结合超低频弹性波信号特性及其与噪声的关系,提出一种新的变步长归一化LMS算法来实现直达波干扰自适应对消,通过仿真验证了该算法收敛速度和跟踪性能的综合优越性。并将该算法应用于超低频弹性波探地雷达直达波干扰自适应对消中,理论分析和仿真结果表明,基于Lorentzian的NLMS算法比现有算法具有更快的收敛速度和更少的对消剩余误差。     

异质网间通信信道单谱脉冲响应频率估计

提出一种基于Hough变换的单谱特征分析的异质网通信信道脉冲响应频率估计算法。采用正交频率复用OFDM训练起始帧,加入多径分量的相位偏移进行相位偏转修正,构建了信道模型与脉冲响应信号模型。频率估计中采用Hough变换把信号空间中的直线的检测问题转换为参数空间中对点的检测问题,计算多普勒单谱脉冲响应信号的约束经验模态值,实现Hough变换单谱脉冲信号检测和脉冲响应频率估计算法改进。仿真实验表明,该算法能准确估计出异质网间通信脉冲响应信号的频率值,精度较传统方法高,在最小的迭代步数下实现算法收敛,误码率为0,性能较优。     

基于LMS算法的自适应线性均衡器在数字通信中的应用

本文论述了自适应均衡器能够在工作环境变化时自动调整相关参数以保持最佳工作状态; LMS算法采用递推收敛方式寻求最佳参Wopt,并利用MATLAB,对基于LMs算法的自适应线性均衡 器进行了仿真试验。     

基于LMS算法的自适应均衡器设计

在海洋信道进行无线数字通信中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真,信道均衡是降低这种失真的重要手段。本文将详细论述根据LMS算法的基本原理来构建自适应均衡器的过程,并通过仿真来检验该算法的效果。     

智能天线LMS波束形成算法性能仿真研究

智能天线是3G中TD-SCDMA的核心技术,而智能天线波束形成的核心又是自适应算法,其中LMS算法因为计算简单得到广泛应用。介绍了智能天线的基本原理和自适应算法,重点介绍了基于LMS的波束形成算法,最后研究了在不同的迭代次数,步长因子,以及干扰噪声比情况下LMS算法在波束形成中对干扰的抑制能力。LMS对干扰有较好的抑制增益。     

一种频域信噪比估计方法

本文介绍一种在频域对接收信号进行信噪比估计的算法,该算法不需要接收信号的先验信息,并且具有计算速度快,在频率偏差较大的情况下仍然有较好的估计效果.     

基于汉宁窗和双线谱的频率估计方法

当输入信号处于较低信噪比,或者多信号环境时,传统的频率估计算法误差较大或响应速度较慢。为进一步减小测频误差并极大地提高测频的速度,这里提出了一种基于汉宁窗和双线谱的频率估计方法。仿真结果表明,当汉宁窗长度为64点,而输入信号的采样率为2.5GSPS,在信噪比大于20d B时,单信号条件下基于汉宁窗和双线谱的频率估计算法能基本保持小于200k Hz的均方根频率估计误差,而两个等幅值信号条件下则能基本保持小于300k Hz的均方根频率估计误差,而测频所需时间可以控制在一百纳秒以内。     

自适应噪声抵消LMS算法的性能分析

本文介绍自适应噪声抵消LMS算法,介绍了自适应信号处理的背景与应用,主要讨论了自适应抵消LMS算法的收敛速度与算法的精度。     

一种流水线级LMS滤波器的FPGA实现

分析了基于FPGA技术的流水线操作实现LMS算法的可行性,并完成了LMS滤波器的FPGA实现,通过QuartusII平台仿真分析得出在增加硬件成本的条件下流水线设计速度相比标准LMS算法设计速度提高已经超过3倍。     

大气激光通信的双向光束均匀传输

激光光束在大气介质中传播易受到大气湍流的影响和干扰,数据传输局部不均匀、系统效率降低。提出基于惠更斯理论和LMS自适应算法的双向光束均匀传输算法研究,通过分析影响光束均匀传输的各项因素及其最佳指标组合,构建了一种高速光波信号传输模型;基于LMS自适应算法改善光波传输的收敛性能、稳态特性及数据传输不均匀的现象。仿真实验结果表明,提出算法能够有效改善传统光束均匀算法复杂、对局部数据拥塞改善效果不明显的缺点,提升双向激光通信的效率。     

乘性和加性噪声中谐波频率估计的快速有效算法

在本文中我们用一种三步迭代算法对乘性和加性噪声中谐波频率进行估计，并且这种估计达到了Op（N-3/2）的收敛速度，即仅有加性噪声时的收敛速度。     

瞬时混合盲信号分离问题的自适应算法比较

盲信号分离始于瞬时混合盲信号分离,本文通过论述盲信号分离的典型自适应算法——EASI（LMS）算法和RLS算法,利用这些算法分别对合成信号进行实验,并对仿真结果进行分析比较,得到一些结论：EASI（LMS）算法与RLS算法相比,其收敛性能更差,但稳态性能更好,实际应用时需选择合适的方法和参数。