两种自适应噪声抵消算法的性能仿真.pdf

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1、总第236期舰船电子工程VoI-34No．22014年第2期ShipElectronicEngineering79两种自适应噪声抵消算法的性能仿真韩刚孟庆辉(91917部队北京102100)摘要介绍了自适应噪声抵消系统及其核心部分～自适应滤波器的基本原理和常见算法，并采用LMS、NLMS算法在Matlab平台中进行了系统消噪性能的仿真对比，讨论了不同参数设定对系统性能的影响。结果表明，当其他条件不变时，所选用步长或者滤波器阶数的增加，会造成滤波器自适应学习时间加长，失调系数变大，消噪性能趋于恶化；对于有色噪声的消除，NLMS算法有明显优势和效果，而LMS算法则存在梯度噪声被放

2、大、失真度高等问题。关键词自适应噪声抵消；自适应滤波器；LMS算法；NLMS算法中图分类号TN911．72DOI：10．3969／j．issn1672—9730．2014．02．022PerformanceStimulationofTwoAlgorithmsinAdaptiveNoiseCancellationHANGangMENGQinghui(No．91917TroopsofPLA，Beijing102100)AbstractThispaperpresentsthefundamentalprincipleandcommonalgorithmsofANC(adaptiven

3、oisecancellation)systemandadaptivefilterasthecoredevice，analyzestheperformancestimulationofLMSandNLMSalgorithmadoptedinANCsystem．Theinfluenceofdifferentalgorithmparametersettingsonnoisecancellationperformanceisdiscussed．Astocancellationofnon-whitenoise．theexperimentresultindicatesthattheinc

4、reaseofthefilter’Sstepororderwilldeterioratethesystem’sdenoisingeffectwithalongeradaptivestudyprocessandahighermaladjustmentcoefficient．NLMSalgorithmhasremarkableadvantageanddenoisingeffectcomparedwithLMSalgorithm。whichwouldwilltheproblemssuchastheamplifiedgradientnoiseandahighdistortionval

5、ue．KeyWordsadaptivenoisecancellation，adaptivefilter，LMS，NLMSalgorithmClassNumberTN911．72用于噪声消除的延伸和拓展。尤其对于强背景噪1引言声中的弱信号检测与恢复，有着传统滤波方法所不传统滤波器如经典的维纳滤波器、卡尔曼滤波能比拟的优越性[1]。器，在进行噪声消除等一系列信号处理过程时，均2自适应噪声抵消的原理和算法要求已知信号和随机噪声的相关函数或功率谱密度等统计先验知识。而自适应滤波器可以跟随输在自适应滤波器中，若z()、()分别为时入信号和噪声特性自动调整参数，不需要事先得知刻的输入、输

6、出信号，()为期望响应，()为误差噪声统计特性，因此日益受到重视。各种自适应算信号，即()一()-y(n)，参数会根据事先确定法层出不穷，并在硬件平台上实现，其优异性能已的某种最佳准则和e()的值而自动调整，使输出信经得以验证。自适应噪声抵消系统(Adaptive号()更加接近(咒)。滤波器滤波效果的关键在NoiseCancellation，ANC)，就是将自适应滤波器应于所采用自适应算法的优劣。LMS算法基于最小*收稿日期：2013年8月1日，修回日期：2013年9月3日作者简介：韩刚，男，工程师，研究方向：通信装备管理及维修。孟庆辉，男，硕士研究生，助理工程师，研究方向：

7、有线通信装备的维修及技术支持。8()韩刚等：两种自适应噪声抵消算法的性能仿真总第236期均方误差准则，收敛后的滤波器权系数向量满足使no(，z)，b为噪声抵消器的输出信号()，C为有朋信输出信号与期望响应之间的均方误差最小的要求。号5(”)，d则为噪声抵消器的均方误差，即E{[(，)它采用梯度最陡下降法，在迭代的每一步根据实时-s(n)]。}。可以清楚地看出，已经被噪声严重污染数据估计梯度矢量，按照设定的步长更新权系数的信号经过自适应噪声抵消系统后，有用信号被全值，直到找到使输出信号和期望响应之间均方误