低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法.pdf

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1、第26卷第8期传感技术学报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变步长LMS的自适应滤波算法彭继慎，刘爽，安丽(辽宁工程技术大学，辽宁葫芦岛125105)摘要：为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能，提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算

6、法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长，提高算法的抗噪声十扰能力和收敛速度；并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围，使步长变化趋于平滑，降低系统的失调误差；同时对系统的权向量迭代公式进行更新，提高了算法的输入范围。从理论分析和仿真实验两方面可以看出，新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比，在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善，证明所提算法是有效、可行的。关键词：自适应滤波；变步长；抗扰能力；收敛速度；稳态失调中图分类号：TN713文献标识码：A文章编号：1

7、004-1699(2013)08-1116-05美国通用公司在研制天线的过程中，为抑制旁分析和计算机仿真结果表明，该算法在低信噪比的瓣提出了最小均方误差LMS(LeastMeanSquare)算环境下，能够有效地去除不相关噪声的干扰，获得较法J。LMS算法是一种随机梯度算法，具有计算简快的收敛速度和较小的稳态失调噪声，可以很好的单、鲁棒性强、易于硬件实现的优点J，被广泛地应用于自适应滤波系统中。用于自适应控制、雷达、系统辨识及信号处理等相关1标准LMS自适应滤波算法领域J。由分析可知，固定步长LMS算法在收敛速度与稳态误差之间的要

8、求是矛盾的。为了克服这一标准LMS算法是基于最小均方误差准则和最固有的矛盾，人们提出了各种各样改进的变步长陡下降优化的迭代白适应算法提出的，以固定步长LMS自适应滤波的算法J。然而这些算法或存在沿负梯度方向逼近其最佳值，从而达到最优的目的。着计算量