【摘要】：基于Sigmoid函數(shù)變步長最小均方(LMS)算法優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量小、收斂速度快且對時(shí)變系統(tǒng)的跟蹤性能好,但存在些許不足之處,如當(dāng)誤差信號較小時(shí),步長因子變化過快,對于未知系統(tǒng)辨識速度較慢且可控參量過少。為克服上述缺點(diǎn),更優(yōu)化該算法性能,通過建立Sigmoid二次型函數(shù),提出一種新的變步長LMS算法,在收斂過程中動(dòng)態(tài)漸進(jìn)調(diào)整步長大小,在獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差同時(shí),能夠更快達(dá)到收斂。研究結(jié)果表明:改進(jìn)算法收斂速度要比其他基于S函數(shù)改進(jìn)算法的快;對時(shí)變系統(tǒng)跟蹤的性能要優(yōu)于歸一化類的LMS算法。本文算法可在增加少量計(jì)算量的前提下,較好地克服誤差信號與步長因子之間的矛盾,加快收斂速度,并引入新的可控變量,使調(diào)控更加靈活。
[Abstract]:The variable step size minimum mean square (LMS) algorithm based on Sigmoid function has the advantages of small computation, fast convergence speed and good tracking performance for time-varying systems, but there are some shortcomings, such as when the error signal is small, the step size factor changes too quickly, and the identification speed for unknown systems is too slow and the controllable parameters are too few. In order to overcome the above shortcomings and optimize the performance of the algorithm, a new variable step size LMS algorithm is proposed by establishing Sigmoid quadratic form function. In the process of convergence, the step size can be adjusted dynamically and the steady state error can be obtained and the convergence can be achieved faster at the same time. The results show that the convergence speed of the improved algorithm is faster than that of other improved algorithms based on S function, and the performance of tracking time-varying systems is better than that of the normalization class LMS algorithm. On the premise of increasing a small amount of computation, the algorithm can overcome the contradiction between error signal and step size factor, accelerate the convergence speed, and introduce new controllable variables to make the regulation and control more flexible.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：陜西省電子信息系統(tǒng)綜合集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(201107Y03)~~
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2506067