递归最小二乘算法与性能仿真RLS性能研究论文.doc

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1、毕业论文（设计）递归最小二乘算法及性能仿真RLSAlgorithmandItsPerformanceSimulation[摘要]自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容，它具有维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能，而且不需要先验知识的初始条件，所以，自适应滤波器不但可以用来检测确定性信号，也可以用来检测平稳的或非平稳的随机过程。本文详细阐述了递归最小二乘算法的基本理论，研究了自适应滤波的原理和方法，并讨论了LMS和RLS的优劣性。主要内容概括如下：RLS算法的主要优点是收敛速

2、度快，且对自相关矩阵特征值的分散性不敏感，其缺点是计算量比较大。LMS算法具有计算量小、易于实现等优点，缺点是收敛速度慢。重点研究了LMS自适应算法和递归最小二乘算法，给出了它们具体的推导过程和基本原理，并对其性能进行了简单分析。利用MATLAB仿真软件，在信道均衡实验中对比了上述两种算法的性能，验证了变递归最小二乘算法的优良性能。[关键词]递归最小二乘；自适应滤波；LMS算法；MATLAB仿真[Abstract]Adaptivefiltertheoryandtechniquesofstatist

3、icalsignalprocessingandnon-stationaryrandomsignalprocessingmaincontent,whichhasWienerfilteringandKalmanfilteringthebestfilteringperformance,anddoesnotrequirepriorknowledgeofinitialconditions,therefore,adaptivefilternotonlycanbeusedtodetectdeterministi

4、csignalscanalsobeusedtodetectstationaryornonstationarystochasticprocess.Thispaperdescribesthebasictheoryofrecursiveleastsquaresalgorithmtostudytheprinciplesandmethodsofadaptivefiltering,anddiscussedthemeritsofLMSandRLS.Mainlybesummarizedasfollows:Them

5、ainadvantageofRLSalgorithmisfastconvergence,andtheeigenvalueoftheautocorrelationmatrixisnotsensitivetothedispersion,thedrawbackislargerthancalculated.LMSalgorithmhasacomputation,easyimplementation,convergencespeedisslow.FocusoftheLMSadaptivealgorithma

6、ndrecursiveleastsquaresalgorithm,giventheirspecificprocessandthebasicprincipleofderivation,anditsperformanceisalsoanalyzed.UsingMATLABsimulationsoftware,channelequalizationexperimentcomparedtheperformanceofthesetwoalgorithms,recursiveleastsquaresalgor

7、ithmwithvariableverifiedtheexcellentperformance.[Keywords]RLSAlgorithm;AdaptiveFiltering;LMSalgorithm;MATLABsimulation.目录目录III1绪论11.1自适应信号处理的国内外发展现状11.2自适应信号处理技术的应用21.3本文的主要研究内容及工作安排22自适应滤波的原理与算法42.1自适应滤波的原理42.2自适应滤波算法52.3自适应滤波的特征62.4自适应滤波器的应用73LMS自适应

8、算法83.1最小均方算法的结构和运算概述83.1最速下降概述93.3LMS自适应滤波算法124递归最小二乘自适应算法及仿真154.1引言154.2递推最小二乘（RLS）算法154.3递推最小二乘算法性能分析185结论与展望215.1总结215.2展望21致谢22参考文献231绪论自适应信号处理是近40年来发展起来的信号处理领域一个新的分支。自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容，它具有维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能，而且不需要先验知识的初始条件，所以，