改进的变步长变换域最小均方算法
Journal of Signal Processing（2019）
Abstract
变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题.本文在变换域最小均方算法(transform domain LMS,TDLMS)的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响.本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数.仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其他变步长的算法相比收敛速度均有提升.
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