【摘 要】在对基本LMS算法分析的基础上,通过构造步长因子1与误差信号(n)之间的非线性函数,提出一种新的变步长最小均方误差(LMS)算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响,该算法通过调整步长参数,使权向量达到最优,有效改善了收敛速度与稳态误差的性能,理论分析和仿真结果表明,与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,进一步验证了新算法优于这里所述其他算法。
【关键词】支步长;LMS算法;收敛速度;稳态误差
1 LMS算法简介
LMS算法是由Widow和Hoff于20世纪60年代初提出的"。其基本思想是通过调整滤波器的自身参数,使滤波器的输出信号与期望响应之间的均方误差最小。
自适应线性滤波器的原理框图如图1所示(1.X(n)为天线阵列接收到的信号,是一个时间序列,其元素由一个信号在不同时刻的取样值构成;W(n)为自适应滤波器的加权矢量,由自适应线性滤波器的M个权系数构成:输出响应表示为y(n),d(n)为参考信号,参考信号与输出响应之差称为误差信号,用e(n)表示。其中:M为滤波器的阶数;
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