最小均方(lms)算法

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1、第3章最小均方(LMS)算法最小均方算法即LMS算法是B．widrow和Hoff于1960年提出的：由于实现简单且对信号统计特性变化具有稳健件，LMS算法获得了极广泛的应用。LMS算法是基于最小均方误差准则(MMSE)的维纳滤波器和最陡下降法提出的。本章将进—步时论最小均方误差滤波器和针对这种滤波器的最陡下降法，并在此基础上详细讨论LMS算法。LMS算法的缺点在于当输人信号的自相关关矩阵的特征值分散时，其收敛件变差。为了克服这问题并进一步简化LMs算法，学者们进行广长期研究并提出了不少改进算法，本章将对这些算法进行讨论。最小均方误

2、差滤波器最小均方误差滤波器的推导第2章2．2节已对均于图1．2的最小均力误差滤波器作了概述。本分将针对时域滤波情况进一步讨论最小均方误差滤波器。为便于讨论，I.5国内外MIMO技术研究现状虽然MIMO无线通信技术源于天线分集技术与智能天线技术，但是MIMO系统在无需增加频谱与发射功率下就可以获得令人振奋的容量与可靠性提升，它引发了大量的理论研究与外场实验。自从1995年Telatar推导出多天线高斯信道容量['6},1996年Foschini提出BLAST算法[72]与1998年Tarokh等提出空时编码[(4]以来，MIMO无线

3、通信技术的研究如雨后春笋般涌现[(73-300]。至2004年底，IEEE数据库收录该领域的研究论文己达数千篇(http://ieeexplore.ieee.org/}，它们包含了MIMO无线通信技术的理论研究到实验验证以及商用化的各个方面。目前，国际上很多科研院校与商业机构都争相对MIMO通信技术进行深入研究，MIMO技术正以前所未有的速度向前发展[85]。这里列举一些国内外在研究MIMO通信技术方面最具有代表性的机构与个人，以洞察MIMO技术的研究现状与发展动态。AT&TBellLab是多天线技术研究的倡导者，其研究员I.E.

4、Telatar,G.J.Foschini、M.J.Gans,GD.Golden,R.A.Valenzuela,P.W.Wolniansky、D-S.Shiu,J.M.Kahn,J.Ling,J.C.Liberti,Jr.等长期从事MIMO技术研究[68,84]，其第一个空时方案就是著名的BLAST结构[[74一，S,lzz]，其开创性的研究包括【5,72-76,88】等]http://www.bell-labs.comlproject/blastl]oJ.H.Winters等还公布了一些研究与测试结果[19,64,96,180,2

5、79,282,283,285,286,306]。斯坦福大学A.J.Paulraj教授是研究空时无线通信技术的先锋，长期从事智能天线与空时处理研究[1,11,32,41,47,91,110-111,126,139,147,152,160,255,284]{www.stanford.cdw-apaulraj}在MIMO技术研究方面具有很深的造诣，其创建的Iospan无线通信公司，主要研究MIMO空时固定无线接入技术[80,83,305]。奥斯汀德州大学(Univ,ofTexasatAustin)电子与计算机工程系RobertW.Hea

6、thJr教授课题组()httpa/www.ece.utexas.edu/)rheafh/)深入而系统地研究MIMO无线通信系统及其物理层、链路层与网络层方面，包括调制、编码与自适应调制、软件调度、干扰消除以及先进的多址技术等[[48,54,255]。伯克利加州大学(UniversityofCaliforniaatBerkeley)电子工程与计算机科学系David3Tse教授(httpa/www.eecs.berkeley.edu/)dtse/)主要研究MIMO无线通信系统、信道容量、分集与复用[79,86,94]等。圣迭哥加州大学

7、电子与计算机工程系T.Svantesson博士从事MIMO系统与无线传播的研究，提出了一种MIMO信道模型与一种多模天线[114,136,228,257,258,262](http://dsp.ucsd.edu/-tomaso/publications.html)。犹他州杨百翰大学(BYU:BrighamYoungUniv.)电子与计算机工程系无线研究组的J.W.Wallace与M.A.Jensen教授从事天线、无线传播、MIMO信道建模等研究，建立了MIMO实验平台，进行了大量信道测试[25,108,1I5,128,145,14

8、9,155,158,231;239-240,281,289]}httpa/www.et.byu.edu～jensen/)。弗吉尼亚理工大学移动和便携无线电MPRG研究小组(TheMobileandPortableRadioResearchGroup