【摘要】：自適應(yīng)濾波器具有實(shí)時跟蹤信道的特性,其核心部分是自適應(yīng)濾波算法,算法的優(yōu)劣決定了濾波的性能。在不同環(huán)境中,適用的算法也有所不同,選擇合適的算法能提高濾波器的收斂速度、降低穩(wěn)態(tài)誤差。通信系統(tǒng)中存在大量長稀疏信道,它的大量權(quán)重系數(shù)為零值或者逼近零值,只有少量權(quán)重系數(shù)有顯著的值。傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波器采用一個全局步長參數(shù),所有的信道權(quán)重系數(shù)全都是同一個固定參數(shù),導(dǎo)致算法收斂速度受最小的參數(shù)的影響,并且較大的權(quán)重系數(shù)收斂到它的最優(yōu)值需要較多的迭代次數(shù),因此其收斂性能不理想。為解決這一問題,研究者提出各種改進(jìn)算法,其中比例類改進(jìn)是一種簡單有效的方式,最典型的是將LMS算法改進(jìn)為PNLMS算法。實(shí)際環(huán)境中有大量的非高斯沖激噪聲干擾,這種噪聲會使得算法變得敏感從而性能惡化。通過選擇合適的誤差準(zhǔn)則能有效的改善這一問題,其中效果較好的有最小平均p范數(shù)準(zhǔn)則(MPE)和最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(MCC)。本文利用MPE準(zhǔn)則強(qiáng)抗尖峰干擾特性,對PLMP算法進(jìn)行改進(jìn)。首先對其進(jìn)行歸一化得到PNLMP算法,在具有較大的強(qiáng)脈沖噪聲時有較好效果。此外引入-律方法,得到MPNLMP算法,它能跟蹤權(quán)重系數(shù)的變化趨勢,給大權(quán)重系數(shù)以合適的比例步長,提高收斂速度減小穩(wěn)態(tài)誤差。此外為了進(jìn)一步提升性能,再引入了CIM方法,得到CIM-PNLMP算法,它能獲得最優(yōu)的比例步長,得到目前最佳的收斂速度和穩(wěn)態(tài)精度,但計(jì)算復(fù)雜度高。此外,MCC準(zhǔn)則在非高斯噪聲環(huán)境中也具有較強(qiáng)魯棒性,因此本文將-律方法和CIM方法引入PMCC算法,得到改進(jìn)的MPMCC算法和CIMPMCC算法,這兩種新算法在稀疏信道下有很好的濾波性能。CIMPMCC算法雖然效果最優(yōu),但是計(jì)算量過大。此外對MPMCC算法進(jìn)行簡化處理得到新算法SMPMCC算法,其計(jì)算簡單,雖然收斂誤差有所增加但是依舊能保持快速的收斂速度。SPMCC收斂速度快,但是損失了一定的穩(wěn)態(tài)失調(diào),PMCC的收斂速度慢,但是穩(wěn)態(tài)失調(diào)低。為了平衡收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào),將PMCC和SMPMCC進(jìn)行自適應(yīng)凸組合,得到CSMPMCC算法,既有較好的收斂速度又有不錯的穩(wěn)態(tài)誤差。本文之前所提算法的輸入信號均為非相關(guān)信號,但當(dāng)輸入信號為相關(guān)信號時,濾波性能惡化。為了解決這個問題,本文利用解相關(guān)方法,去掉相鄰輸入信號之間的相關(guān)性,得到解相關(guān)的DMPMCC算法。實(shí)驗(yàn)證明在輸入信號為相關(guān)信號時,DMPMCC算法有更加優(yōu)越的濾波性能。本文通過MATLAB軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了本文所提的各種改進(jìn)算法具有更好的濾波性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2744820