本文選題：自適應(yīng)濾波器　切入點(diǎn)：穩(wěn)態(tài)均方誤差　出處：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)已經(jīng)得到了前所未有的發(fā)展機(jī)會(huì),而自適應(yīng)濾波器作為信號(hào)處理技術(shù)的重要組成部分,也使得自適應(yīng)濾波器的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。自適應(yīng)濾波器已經(jīng)成為許多現(xiàn)代通信和控制系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,可用于系統(tǒng)識(shí)別、回波消除、波束形成、自適應(yīng)均衡等方面。常用的自適應(yīng)濾波算法有很多,其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法是目前最流行的自適應(yīng)濾波算法,由于其簡(jiǎn)單性和魯棒性而被廣泛的應(yīng)用。近些年來,相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)提出了 LMS的多個(gè)改進(jìn)算法,通過將估計(jì)誤差函數(shù)從線性改變?yōu)榉蔷�性來克服LMS算法的一些限制,例如歸一化LMS(Normalized LMS,NLMS)算法、最小混合范數(shù)(Least Mean Mixed Norm,LMMN)算法、仿射投影(Affine Projection,AP)算法等等,但是對(duì)于估計(jì)誤差信號(hào)含有符號(hào)函數(shù)的這類算法,相關(guān)文獻(xiàn)涉及的不是很多,因此,對(duì)此類算法進(jìn)行詳細(xì)的研究是很有必要的。本文的主要工作從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:(1)對(duì)自適應(yīng)濾波器的歷史進(jìn)行簡(jiǎn)要的分析和回顧,接下來再對(duì)LMS算法、NLMS算法以及AP算法進(jìn)行詳細(xì)的分析,以便對(duì)其進(jìn)行更進(jìn)一步的研究。(2)對(duì)含有估計(jì)誤差信號(hào)f(e)=g(e)sgn(e)的自適應(yīng)濾波器的穩(wěn)態(tài)均方誤差(Mean Square Error,MSE)和穩(wěn)態(tài)跟蹤超量均方誤差(Tracking Excess MSE,TEMSE)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,包括實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù)兩種情況,其推導(dǎo)過程是基于泰勒級(jí)數(shù)展開以及Price理論,推導(dǎo)出了適用于實(shí)值情況和復(fù)值情況下的穩(wěn)態(tài)MSE和穩(wěn)態(tài)TEMSE的表達(dá)式,最后對(duì)其理論值和仿真值進(jìn)行大量的仿真。(3)將含有符號(hào)函數(shù)sgn(e)的非線性估計(jì)誤差信號(hào)應(yīng)用到NLMS算法以及AP算法中,推導(dǎo)出了其權(quán)矢量的更新表達(dá)式,并且對(duì)這兩種新算法的MSE進(jìn)行理論推導(dǎo),仿真結(jié)果表明理論值與仿真值具有很好的吻合度。
[Abstract]:With the rapid development of mobile communication network, digital signal processing technology has been unprecedented development opportunities, and adaptive filter as an important part of signal processing technology, The development of adaptive filter has entered a new era. Adaptive filter has become a key part of many modern communication and control systems, which can be used for system identification, echo cancellation, beamforming, There are many kinds of adaptive filtering algorithms, among which the least mean square least Mean squared algorithm is the most popular adaptive filtering algorithm, which is widely used in recent years because of its simplicity and robustness. Several improved LMS algorithms have been proposed to overcome the limitations of the LMS algorithm by changing the estimation error function from linear to nonlinear, such as the normalized LMS(Normalized LMS-NLMS algorithm and the least mixed norm least Mean Mixed NormMMMN algorithm. Affine projection (affine projection) algorithms and so on, but for the estimation of error signals with symbolic functions, the literature is not much involved, so, It is necessary to study this kind of algorithm in detail. The main work of this paper is to analyze and review the history of adaptive filter from the following aspects: 1. Then the LMS algorithm and AP algorithm are analyzed in detail. In order to further study it, the steady-state mean square error (mean Square error) and tracking Excess mean square error (Tracking Excess MSE) of adaptive filters with estimated error signals are analyzed in detail, including real number and complex number. Based on Taylor series expansion and Price theory, the expressions of steady-state MSE and steady-state TEMSE for real and complex cases are derived. Finally, a large number of theoretical and simulation values are simulated. The nonlinear estimation error signal with sign function sgne) is applied to the NLMS algorithm and AP algorithm, and the updating expression of its weight vector is derived. The MSE of these two new algorithms is deduced theoretically, and the simulation results show that the theoretical value is in good agreement with the simulation value.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN713

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳正茂;自適應(yīng)濾波器及其應(yīng)用研究[J];南昌水專學(xué)報(bào);2004年02期

2 李春宇;;基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波器[J];常州工學(xué)院學(xué)報(bào);2005年06期

3 蘇飛,王兆華;一種新的帶窗重疊自適應(yīng)濾波器[J];電子與信息學(xué)報(bào);2005年01期

4 程玉柱;華晉;李趙春;;自適應(yīng)濾波器的算法比較研究[J];大慶師范學(xué)院學(xué)報(bào);2008年02期

5 孫秋菊;胡斌;;自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)及仿真研究[J];光盤技術(shù);2009年06期

6 劉海英;熊俊俏;戴璐萍;鄭寬磊;;基于TMS320VC5402DSK的自適應(yīng)濾波器的實(shí)現(xiàn)[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2010年05期

7 吳燕;;一種自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)與仿真[J];科技廣場(chǎng);2010年07期

8 周志平;;基于System Generator的自適應(yīng)濾波器仿真與實(shí)現(xiàn)[J];中國(guó)西部科技;2011年20期

9 韓焱青;;自適應(yīng)濾波器仿真設(shè)計(jì)[J];實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù);2013年03期

10 趙茂林;趙四化;曾一江;;一種新穎的雙線性自適應(yīng)濾波器[J];微電子學(xué);2013年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 張磊;郭圣權(quán);孫紹文;;適用自適應(yīng)濾波器[A];1996年中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];1996年

2 周永軍;盧智遠(yuǎn);牛中奇;孔令鋒;;自適應(yīng)濾波器在心電信號(hào)檢測(cè)中的初步應(yīng)用[A];全國(guó)非電離輻射與電離輻射生物效應(yīng)及防護(hù)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文匯編[C];2004年

3 周];李曉東;;多延遲分塊頻域自適應(yīng)濾波器算法的步長(zhǎng)控制[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2007年青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下）[C];2007年

4 程曉斌;徐健;李曉東;;不均勻子帶長(zhǎng)階自適應(yīng)聲學(xué)回聲抵消[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2002年全國(guó)聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

5 倪錦根;李鋒;;基于變步長(zhǎng)的仿射投影自適應(yīng)濾波器[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（二）[C];2007年

6 蔣薇薇;楊萍;王昱潔;;基于變步長(zhǎng)LMS算法的自適應(yīng)濾波器研究[A];第八屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

7 錢偉康;郭強(qiáng);謝明;劉義紅;;基于自適應(yīng)數(shù)字濾波器的算法研究[A];全國(guó)第一屆信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議暨中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)化研究會(huì)信號(hào)處理分會(huì)籌備工作委員會(huì)第三次工作會(huì)議�？痆C];2007年

8 盧志剛;李偉;冀爾康;吳士昌;;微粒群算法優(yōu)化設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器[A];第七屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 程松;陳光夢(mèng);;自適應(yīng)濾波器在實(shí)時(shí)交通狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（二）[C];2007年

10 周];邱小軍;;無延遲子帶自適應(yīng)濾波器中分析濾波器組的構(gòu)造[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2005年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'05]論文集[C];2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 林斌;自適應(yīng)濾波器的穩(wěn)態(tài)性能研究[D];大連海事大學(xué);2008年

2 倪錦根;變?cè)O(shè)計(jì)參數(shù)子帶自適應(yīng)濾波器研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 谷源濤;LMS算法收斂性能研究及應(yīng)用[D];清華大學(xué);2003年

4 肖倩;基于小波理論的去噪方法及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 于杰;自適應(yīng)數(shù)字濾波器算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];天津理工大學(xué);2015年

2 李彬;瓦斯監(jiān)測(cè)中大數(shù)干擾的濾除及自適應(yīng)濾波器的優(yōu)化研究[D];江西理工大學(xué);2015年

3 周成林;油液磨粒信號(hào)檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

4 戚曉慧;子帶自適應(yīng)濾波技術(shù)研究及其應(yīng)用[D];解放軍信息工程大學(xué);2015年

5 雷宇;基于FPGA的自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)[D];太原理工大學(xué);2016年

6 胡偉;子帶自適應(yīng)濾波器及其應(yīng)用[D];蘇州大學(xué);2016年

7 陳卓然;帶反饋結(jié)構(gòu)的核自適應(yīng)濾波器的研究[D];西南大學(xué);2016年

8 張建新;可穿戴設(shè)備中ZigBee無線傳輸網(wǎng)絡(luò)的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2016年

9 俞瀟;光譜信號(hào)及光纖振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理算法的應(yīng)用研究[D];新疆大學(xué);2016年

10 張炳婷;自適應(yīng)濾波算法的研究及應(yīng)用[D];曲阜師范大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1623253