基于符號(hào)函數(shù)的自適應(yīng)濾波器的穩(wěn)態(tài)性能研究.pdf

1、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(lái)，

2、相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)提出了LMS的多個(gè)改進(jìn)算法，通過(guò)將估計(jì)誤差函數(shù)從線性改變?yōu)榉蔷€性來(lái)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(AffineProjection，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

3、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(lái)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(guò)程是