一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法，步骤如下：步骤一：采用均值为0，方差为1的高斯白噪声作为原输入信号，采用均值为0，方差为0.04的高斯白噪声作为噪声信号，两者相加得到滤波器的输入信号；步骤二：将各时刻滤波器的输入信号与滤波器的二阶预测系数乘积相加，实现对滤波器的输入信号进行滤波，产生期望响应的估计值y(n)；步骤三：将原输入信号与期望响应的估计值做差获得误差值e(n)；步骤四：将误差值、步长因子以及输入信号的乘积作为瞬时变化量更新二阶线性滤波器的权向量；步骤五：迭代步骤二至步骤五使得误差值e(n)收敛，此时二阶预测系数与滤波器的输入信号的乘积即为所求。本发明专利技术可以获得更优的稳态误差。

A new multi parameter variable step LMS adaptive filtering method

The invention discloses a new multi parameter variable step LMS adaptive filtering method, the steps are as follows: Step 1: take the Gaussian white noise with the mean value of 0 and the variance of 1 as the original input signal, take the Gaussian white noise with the mean value of 0 and the variance of 0.04 as the noise signal, and add them to get the input signal of the filter; step 2: take the input signal of the filter and the filter at each time The second-order prediction coefficient product of the filter is added to filter the input signal of the filter to generate the estimated value Y (n) of the expected response; step 3: make a difference between the original input signal and the estimated value of the expected response to obtain the error value E (n); step 4: update the weight vector of the second-order linear filter with the error value, step factor and the product of the input signal as the instantaneous change; step 5: From step 2 to step 5, the error value E (n) converges, and the product of the second-order prediction coefficient and the input signal of the filter is obtained. The invention can obtain better steady-state error.

【技术实现步骤摘要】
一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法
本专利技术涉及一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法，属于信号与信息处理技术。
技术介绍
自适应滤波技术作为数字信号处理领域的重要分支之一，被广泛的应用于控制、雷达阵列、系统辨识等领域，其中由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，由于其计算简单且易于实现而被广泛采用。LMS算法利用了最陡下降法的思想，通过对滤波器抽头系数的迭代，将系数收敛到维纳解。然而，传统的LMS算法存在着收敛速度和稳态误差间的矛盾。一般而言，迭代步长较大，收敛时的稳态误差越大，算法收敛速度较快；迭代步长越小，收敛时的稳态误差越大，算法收敛速度越慢。由于传统的LMS算法采用固定步长，收敛速度较慢，对时变系统的跟踪能力也较差，在某些要求快速收敛的场景下无法满足要求。因此在LMS算法设计中，常常需要同时具备快速收敛和低稳态误差，而这又是相互矛盾的问题，因为LMS算法的步长因子与其收敛速度成正比，与稳态误差成反比。在固定步长的LMS算法中，因无法同时满足收敛速度和稳态误差，只好将这两个性能加以折中，但是却影响LM本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤一：采用均值为0，方差为1的高斯白噪声作为原输入信号，采用均值为0，方差为0.04的高斯白噪声作为噪声信号，两者相加得到滤波器的输入信号；/n步骤二：将各时刻滤波器的输入信号与滤波器的二阶预测系数乘积相加，实现对滤波器的输入信号进行滤波，产生期望响应的估计值y(n)；/n步骤三：将原输入信号与期望响应的估计值做差获得误差值e(n)；/n步骤四：将误差值、步长因子以及输入信号的乘积作为瞬时变化量更新二阶线性滤波器的权向量/n步骤五：迭代步骤二至步骤五使得误差值e(n)收敛，此时二阶预测系数与滤波器的输入信号的...

【技术特征摘要】
1.一种新的多参数变步长LMS自适应滤波方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一：采用均值为0，方差为1的高斯白噪声作为原输入信号，采用均值为0，方差为0.04的高斯白噪声作为噪声信号，两者相加得到滤波器的输入信号；
步骤二：将各时刻滤波器的输入信号与滤波器的二阶预测系数乘积相加，实现对滤波器的输入信号进行滤波，产生期望响应的估计值y(n)；
步骤三：将原输入信号与期望响应的估计值做差获得误差值e(n)；
步骤四：将误差值、步长因子以及输入信号的乘积作为瞬时变化量更新二阶线性滤波器的权向量
步骤五：迭代步骤二至步骤五使得误差值e(n)收敛，此时二阶预测系数与滤波器的输入信号的乘积即为所求。


2.根据权利要求1所述的新的多参数变步长LMS自适应滤波方法，其特征在于，所述步骤一：采用均值为0，方差为1的高斯白噪声作为原输入信号，采用均值为0，方差为0.04的高斯白噪声作为噪声信号，两者相加得到滤波器的输入信号；具体为：
x(n)＝xs(n)+xm(n)；
其中原输入信号xs(n)与噪声信号xm(n)是不相关的；
v(n)＝a1x(n)+a2x(n-1)；
其中x(n)是为n时刻滤波器的输入信号，x(n-1)为n-1时刻的滤波器输入信号，a1、a2为未知系统的有限长单位冲击响应滤波器的权系数，分别为0.8、0.5。


3.根据权利要求1所述的新的多参数变步长LMS自适应滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：王霄峻，王灏，吴镇滔，陈晓曙，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32