一种改进的低复杂度变步长LMS算法.pdf

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1、第47卷第3期通信技术Vo1．47No．32014年3月CommunicationsTechnologyMar．2014doi：10．3969／j．issn．1002—0802．2014．03．005一种改进的低复杂度变步长LMS算法强建龙，蔡灿辉(华侨大学信息科学与工程学院，福建厦门361021)摘要：改进型的变步长LMS算法在有效抑制瞬时噪声对经典的变步长LMS算法影响的同时，也增加了算法的计算复杂度，提高了其硬件实现的难度。为降低变步长LMS算法的计算复杂度，提出了一种步长改变因子与前后两个时刻误差的乘积成正比的新的变步长LMS改进算法，在不增加计算复

2、杂度的条件下，有效地抑制了瞬时噪声对迭代步长的影响。仿真结果表明，提出的算法和现有的变步长LMS算法收敛速度相当，但其稳态误差更小，计算复杂度也更低，有利于算法的硬件实现。关键词：最小均方算法变步长均方误差计算复杂度仿真中图分类号：TN929．5文献标志码：A文章编号：1002—0802(2014)03—0258—04AnImprovedLowComputationalComplexityVariableStepSizeLMSAlgorithmQIANGJian—long．CAICan—hui(CollegeofInformationScienceandTe

3、chnology，HuaqiaoUniversity，XiamenFujian361021，China)Abstract：AlthoughthemodifiedvariablestepsizeLMSalgorithmcaneffectivelysuppresstheinstantnoiseinterferencesonthestepsize，itscomputationalcomplexityisincreased．Consequently，thedificultyforthehardwarerealizationisincreased．Inordertor

4、educethecomplexityofthevariablestepsizeLMSalgo—rithm，anovelmodifiedvariablestepsizealgorithmwithstepvariationproportionaltotheproductofcur-renterrorandpreviouserrorisproposedinthispaper．Theproposedalgorithmcanwellrestraintheinstantnoiseinterferenceswithoutincreasingthecomputational

5、complexity．ThesimulationresultsindicatethatcomparedwiththeexistingvariablestepsizeofLMSalgorithms，theconvergencespeedoftheproposedal—gorithmisaboutthesame，butitssteady—stateerrorismuchsmaller．Meanwhile，itscomputationalcom-plexityislower，andfavorabletOhardwarerealization．Keywords：LM

6、S(LeastMeanSquare)algorithm；variablestepsize；meansquarederror；computational算法的收敛速度，同时直接影响到稳态均方误差。0引言大的学习速率能够提高算法的收敛速度，但会加大最小均方误差(LMS)滤波算法具有简单有效、稳态误差；反之，如果为了提高稳态性能而采用小的计算量小、易于实现等优点，因此在工程中得到了广学习速率时，收敛速度就会变慢。兼顾LMS算法的泛的应用。LMS算法中的步长因子决定抽头系稳态性能和收敛速度最简单而有效的方法就是在不数向量在每次迭代中的更新幅度，是影响算法收敛速度的关

7、键参数。LMS算法的目的是在更新过程同的迭代时期使用不同的学习速率，也就是采用变中使得抽头权向量逼近维纳滤波器的抽头权向量，步长学习速率。因此，更新过程也称之为学习过程。决定了LMS为此，Kwong和Johnston⋯在1992年提出了标基金项目：国家自然科学基金(No．61201264)项目名称：高敏捷性的融合协同及部分中继协同主用户检测研究FoundationItem：Thekeytechnologyofmobilebroadbandwirelessaccesssystemresearchandindustrialization(No．61201264)

8、·258·第47卷强建龙，蔡灿辉：一种改进的低复杂度