基于LMS的自适应均衡技术的研究

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基于LMS的自适应均衡技术的研究

基于LMS的自适应均衡技术的研究预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制第一章绪论§1.1 自适应均衡技术的由来在数字通信系统中，特别是高速数字传输系统中，均衡是一个很重要的问题，无论是通过公用电话交换网，或者是通过短波信道，微波信道和卫星信道，都需要使用均衡技术[6]。

本节将对均衡技术做一简要回顾。

数字通信系统中，为了提高频带利用率和业务性能，满足高可靠性各种非话业务的无线传输，特别是为移动ISDN（综合服务数据网）的引入，都需要（几十至上百千比特每秒）高速移动无线数字信号传输技术。

而在采用时分多址（TDMA）这种高速数字移动通信中，由于多径传播，不仅产生瑞利性衰落，且产生因延时分散而造成的频率选择性衰落，无疑会使电波传输特性恶化，造成接收信号既有单纯的电平移动，又伴随有波形失真产生，影响接收质量，且传输速率越高，多径传输所引起的码间干扰（ISI）就越严重。

码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍。

为了克服ISI引起的失真，在一个通信系统中常常使用称之为信道均衡的信号处理技术。

均衡器的目的通过使用滤波器或其它技术来重建原始信号，去掉ISI的影响，从而提高数据传输的可靠性。

从广义上讲，均衡可以指任何用来削弱干扰的信号处理操作。

在无线信道中，可以用各种各样的自适应均衡技术来消除干扰。

由于移动衰落信道具有随机性和时变性，这就要求均衡器必须能够实时地跟踪移动通信信道的时变特性，而这种均衡器又称为自适应均衡器。

自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。

首先，发射机发射一个已知的、定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。

典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据序列，而紧跟在训练序列之后被传送的是用户数据。

接收机处的均衡器将通过递推算法来评估信道特性，并修正滤波器系数以对信道做出补偿。

基于LMS算法的光纤信道自适应均衡器的研究

Ｚ１．４０００
（第１８期）总５
Hale Waihona Puke （ｕＳｍ．ＮＯ１８．５）
光通信系统与网络技术
基于ＬＭＳ算法的光纤信道自适应均衡器的研究
王敬辉，剑飞，蒙军，刘王曾祥烨
（河北工业大学信息工程学院，津３００）天０４１
ｓｍｐｌｎｆｉｉｎｔａｄｃｆｅｔｖｅｙｅｉｎｔｈｅｉｔｒｓｍｂＩｉｔｒｅｅｃａｅｙｆｂｒｄｓｒｉｎａｌｒｚｉｎＭｏｉｅａｄｅｆｃｅｎａｎｅｆｃｉｌｌｍｉａｅｔｎｅ — ｙｏｎｅｆｒｎｅｃｕｓｄｂｉｅｉｐｅｓｏｎｄＰｏａｉａｔｏｄｅＤｉｐｅｓｏ（ｓｒｉｎＰＭＤ），ａｒｐｉｔｏｒｆｂｒｏｐｉｏｍｕｃｔｏｓｓｅｓｔｔｒｑｕｒｇｈｅａｉａｉｐｅｄ．ｐｐｏｒａｅｆｉｅｔｃｃｍｎｉａｉｎｙｔｍｈａｅｉｅｈｉｑｕｌｚｔｏｎｓｅ
摘要：文章分析了影响光纤通信系统性能的主要因素，绍了在理论分析的基础上建立的单模光纤信道仿真模型；介绍了介还判决反馈均衡器（Ｆ）基本结构和最小均方（ＭＳ误差算法，用ＭＡＡＢ软件仿真了采用ＬＤＥ的Ｌ）并ＴＬＭｓ算法对１ｉｓ纤０Ｇｂｔ光／信道进行自适应均衡的性能。仿真结果表明，ＭＳ算法简单、效，有效消除光纤色散和偏振模色散（ＭＤ引起的码间干Ｌ高能Ｐ）扰，比较适合对均衡速度要求较高的光纤通信系统。关键词：纤；自适应均衡；光色散补偿；小均方误差最中图分类号：９１５ＴＮ１．文献标识码：Ａ文章编号：０５８８（Ｏ】２。１ — ３１０ — ７８２１Ｏ一０ＯＯＯ

自适应均衡算法LMS研究

自适应均衡算法LMS研究一、自适应滤波原理与应用所谓自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。

根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。

1.1均衡器的发展及概况均衡是减少码间串扰的有效措施。

均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。

但是均衡器要么是固定的，要么其参数的调整是手工进行。

1965年，Lucky在均衡问题上提出了迫零准则，自动调整横向滤波器的权系数。

1969年，Gerhso和Porkasi，Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。

1972年，ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。

1974年，Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。

LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。

自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。

1.2均衡器种类均衡技术可分为两类：线性均衡和非线性均衡。

这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。

如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，那么均衡器是线性的；如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出，那么均衡器是非线性的。

图1.1 均衡器的分类1.3自适应算法LMS 算法LMS 算法是由widrow 和Hoff 于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重要的成员之一。

它具有运算量小,简单,易于实现等优点。

LMS 算法是建立在Wiener 滤波的基础上发展而来的。

Wiener 解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。

基于LMS与RLS算法的自适应均衡器性能研究

滤波器，由一条带抽头的延时线构成，抽头间隔等于码元周期，
每个抽头的延时信号ห้องสมุดไป่ตู้加权送到一个相加电路汇总后输出。
用
表示自适应滤波器在
时刻 n 的权矢量，则滤波器输出信号为：
(3)
自适应均衡器根据自适应算法估计系统特性，并自动调整
滤波器权矢量，以达到最佳滤波效果，对未知的时变信道做
出补偿。本文采用最小均方算法 (LMS) 和递推最小二乘算法
雷利华: 博士研究生
(RLS)自适应地更新均衡器的抽头系数来跟踪信道的变化。
基金项目: 基金申请人: 施浒立; 项目名称: 基于通信卫星的
卫星导航系统的基础研究和理论探索; 基金颁发部门: 科技
b.对
计算: 滤波：
(4)
误差估计：
(5)
权矢量更新：
(6)
其中，收敛因子是用来控制稳定性和收敛速度的
步长参数。一般为了获得较好的收敛速度与稳态性能，通常取
(7)
其中为接收信号功率，可在接收端进行估计得到。
3.2 递推最小二乘算法(RLS)
基于 MMSE 准则的自适应算法目标在于使滤波器输出与
器具有很大的参考价值与指导意义。
参考文献
[1]胡广书.数字信号处理—— —理论、算法与实现[M].北京:清华大
学出版社,1997. [2]孙永梅,李晖.数字通信系统中自适应均衡技术的研究[J].信息
技术, 2006,No.4:53-55.
（下转第 111 页）
- 26 - ３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６

基于LMS算法的无线信道自适应均衡器

基于LMS 算法的无线信道自适应均衡器一、无线衰落信道与码间干扰无线信道容易受到噪声、干扰和其他随时间变化的信道因素的影响。

其中，大尺度传播效应（large-scale propagation effects ），包括路径损耗（path loss ）和阴影（shadowing ）效应，这类衰落比较容易克服。

而由多径引起的小尺度传播效应(small-scale propagation effects)，特别是宽带信道下的频率选择性衰落，将使接收信号产生严重的码间干扰，如果不经处理，将无法得到原始信号的精确还原。

宽带通信系统下，如果信号带宽B 远远大于相干带宽c B ，那么在间隔超过相干带宽的两个频率点上的信道幅度特性近似独立。

根据相干带宽c B 与多径信号时延扩展m T σ 的关系，码元周期1s T B ≈ 远远小于1m T cB σ= 。

因此，信道的频率选择性衰落伴随着接收信号严重的码间干扰。

无线通信系统的设计必须以合适的复杂度解决这一问题。

二、自适应均衡器大多实用的无线通信系统都采用时域均衡作为对抗ISI 的手段。

由于无线信道是时变的，在设计接收机的时候，通常并不能精确地了解信道的冲激响应，因此，所设计的均衡器应该能根据具体的信道特性进行自适应的调整。

自适应均衡器是由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成，如图1所示。

图1：自适应滤波器原理图由图1可见，输人信号()x n 经过滤波器后输出()y n ，与参考信号()f n 相减，得出误差信号()e n ，然后通过自适应算法调节滤波器系数设置，按照某种算法准则判断误差信号()e n 是否达到最小，重复以上过程，滤波器逐渐掌握了输人信号与噪声规律，通过调节滤波器系数，达到最佳的滤波效果。

参数可调数字滤波器可以是FIR(Finite-duration impulse Response)数字滤波器或IIR(Infinite-duration impulse Response)数字滤波器，也可以是格形数字滤波器。

LMS算法自适应均衡器实验

LMS 算法自适应均衡器实验08S005073 房永奎一、实验目的1、掌握LMS 算法的计算过程，加深对LMS 算法的理解。

2、研究用LMS 算法自适应均衡引起失真的线性色散信道问题。

3、研究特征值扩散度()R χ和步长参数μ对学习曲线的影响。

二、实验原理1、自适应均衡器)n图1 自适应信道均衡试验原理图自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道的畸变，信道均衡器的原理框图如1所示。

随机噪声发生器(1)产生用来探测信道的测试信号序列{n x }，本实验中由Bernoulli 序列组成，n x =±1，随机变量n x 具有零均值和单位方差。

随机噪声发生器(2)产生干扰信道的白噪声()n ν，具有零均值，方差为2νσ=0.001。

信道的脉冲响应用升余弦表示为：20.51cos (2)1,2,30n n n h W π⎧⎡⎤⎛⎫+-=⎪ ⎪⎢⎥=⎝⎭⎨⎣⎦⎪⎩（1）其中，参数W 控制均衡器抽头输入相关矩阵的特征值分布()R χ，并且特征值分布随着W 的增大而扩大。

均衡器具有11M =个抽头。

由于信道的脉冲响应n h 关于n ＝2时对称，那么均衡器的最优抽头权值on ω在5n =时对称。

因此，信道的输入n x 被延时了257∆=+=个样值，以便提供均衡器的期望响应。

通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时∆，LMS 算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。

2、均衡器输入相关矩阵在时刻n ，均衡器第1个抽头的输入为()()()31k k u n h x n k v n ==-+∑ （2）其中所有参数均为实数。

因此，均衡器输入的11个抽头(),(1),,(10)u n u n u n --的自相关矩阵R 为一个对称的1111⨯矩阵。

此外，因为脉冲响应n h 仅在1,2,3n =时为非零，且噪声过程()v n 是零均值、方差为2v σ的白噪声，因此相关矩阵R 是主对角线的，有以下特殊结构所示：()()()()()()()()()()()()()()()012001012021010021000000r r r r r r r r r r r r r r r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦R （3）其中()22221230v r h h h σ=+++ （4）()12231r h h h h =+ （5）()132r h h = （6）其中方差20.001v σ=。

毕业论文-基于LMS算法的自适应线性均衡器设计

基于LMS算法的自适应线性均衡器设计摘要：在信息业快速发展的今天，进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。

影响移动通信质量和通信速度的一个重要因素是码间干扰，即串扰。

在一个实际的通信系统中，基带传输系统不可能完全满足理想的波形传输无失真条件，因而串扰几乎是不可避免的。

对串扰进行校正的电路称为均衡器，其实质是信道的一个逆滤波器。

信道均衡器是通信系统中一项重要的技术，它能够很好的补偿信道的非理想特性，从而减轻信号的畸变，降低误码率。

在高速通信、无线通信领域，信道对信号的畸变将更加的严重，因此信道均衡技术是不可或缺的。

本文介绍了自适应均衡器的基本理论、最小均方(LMS)算法的原理与设计、自适应的基本原理、线性均衡器的基本理论与设计，并结合归一化(NLMS)算法、递归最小二乘法(RLS)算法对最小均方(LMS)算法作了进一步说明，最终用MATLAB对基于LMS算法的自适应线性均衡器进行了仿真设计。

关键词：LMS算法；自适应；线性均衡器；(NLMS)算法；(RLS)算法LMS Algorithm Based on Adaptive LinearEqualizer DesignAbstract：The rapid development of information industry today, for fast and accurate communication is the basic requirement of various industries. Affect the quality of mobile communications and the communication speed is an important factor in inter-symbol interference, that is, crosstalk. In a practical communication system, base-band transmission system can not fully meet the ideal conditions for wave transmission without distortion, thus crosstalk is almost inevitable. The crosstalk correction circuit called equalizer, and its essence is an inverse channel filter. Channel equalizer is an important communication systems technology, it can be well compensated non-ideal characteristics of the channel, thereby reducing the signal distortion, reduce the error rate. In the high-speed communications, wireless communications, channel distortion of the signal will be more serious, so the channel equalization is indispensable.This article describes the basic theory of adaptive equalizer, the minimum mean square (LMS) algorithm and design principles, basic principles of adaptive linear equalizer of the basic theory and design, combined with normalized (NLMS) algorithm, recursive least squares (RLS) algorithm for least-mean-square (LMS) algorithm was further described, and ultimately using MA TLAB LMS algorithm based adaptive linear equalizer for simulation design.Key words：LMS algorithm; Adaptive; Linear equalizer; (NLMS) Algorithm; (RLS) Algorithm目录第1章绪论 (1)1.1均衡器研究背景及意义 (1)1.2国内外对均衡技术的研究动态 (3)1.3本文研究内容和主要工作 (4)第2章自适应均衡器基本理论 (5)2.1通信系统中的失真分析 (5)2.1.1、数字基带传输系统模型 (5)2.1.2通信系统中的噪声干扰 (5)2.1.3、通信系统的传输特性 (7)2.1.4、均衡技术 (8)2.2自适应滤波原理 (8)2.2.1、自适应滤波器的分类 (8)2.2.2、自适应滤波器的基本构成 (9)2.2.3、与普通滤波器的区别 (9)2.2.4、自适应过程 (10)2.3自适应滤波结构 (10)2.3.1、滤波器的实现结构 (11)第3章基于LMS算法自适应均衡原理 (14)3.1最小均方(LMS)算法基本原理 (14)3.1.1、最佳滤波器准则 (14)3.1.2MMSE准则 (14)3.1.3LMS迭代算法 (16)3.2最小均方（LMS）算法的性能分析 (18)3.2.1LMS算法的稳定性 (18)3.2.2LMS算法的收敛速度 (20)3.2.3LMS算法的性能学习曲线及稳态误差 (21)第4章基于LMS自适应均衡算法仿真 (23)4.1MATLAB简介 (23)4.2LMS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (23)4.2.1信道失真参数W（特征值分散）对系统的收敛性和稳态性的影响 (25)4.2.2迭代步长对系统的收敛性和稳态性的影响 (27)4.2.3横向自适应滤波器的抽头数M对系统的收敛性和稳态性的影响 (28)第5章归一化LMS算法与RLS算法 (31)5.1基于LMS算法的归一化LMS算法 (31)5.1.1NLMS算法基本理论简介 (31)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (31)5.2RLS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (32)5.2.1RLS算法基本理论简介 (32)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (33)第6章结论 (35)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 (39)第1章绪论1.1 均衡器研究背景及意义在信息业快速发展的今天，进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。

基于LMS算法的自适应均衡器改善水声通信系统的性能

和吸收损失（ｂｏｔｎ．方程（）Ａｓｒｉ）ｐｏ１为扩展损失：
，
ＴＬ
＝
。
ｌｌ（）＝０ｌｇ，Ｏｏｇ２￣ｏ／
』
（）１
ｒｆｅ
其中，是收信端处的强度，，距发信端１ｎ处是ｌ
的强度，为距离（）ｉ．ｎ
０１．１ — ．【Ｅ＝０３× ０
了系统的传输性能… ．图１为水声信道的多径效
应图．
其中，为频率．图２为水中声波和电波的衰减系数比较图．声音在水中的速度是影响水声通信中的另一
个重要因素．水中，声音的速度由温度、盐度在含以及压强三个主要因素决定．中温度又为最重要其的影响因素．
吴洋，徐哲元，尹钟乐
（国国立釜庆大学信息通信工学部，韩国釜山６８— ３）韩０７７
摘要：水声通信中，在由于多径效应引起的时间延迟扩展不仅限制了信道的带宽，引发了码间干扰（ｓ）还ＩＩ，限制了
系数：仅＾３４＝．５×１０，（）４（）５
传输损失、背景噪音、多普勒（ｏｐｅ）Ｄｐｌｒ效应及多径等因素，这些因素决定着水声通信的信道特性．
其中多径效应的影响最为严重，由于多径效应具有时间扩散特性，而导致了码间干扰（Ｓ）降低从ＩＩ，

基于LMS算法的自适应滤波器研究与应用

基于LMS算法的自适应滤波器研究与应用一、引言随着科技的不断进步，人们对于信号处理技术的需求越来越高。

自适应滤波器是一种能够高效地滤除噪声和干扰的信号处理方法，其在语音信号处理、图像处理等领域都有广泛应用。

LMS算法是一种经典的自适应滤波算法，本文将对基于LMS算法的自适应滤波器进行深入研究。

二、自适应滤波器自适应滤波器是利用反馈机制将输出信号与期望信号进行比较，不断调节滤波器的参数，使输出信号与期望信号的差别最小化，从而实现滤波效果的提高。

在自适应滤波器中，LMS算法是一种相对简单而又广泛应用的算法。

LMS算法的核心思想是，利用误差信号不断更新滤波器的参数，从而实现自适应调节。

具体来讲，LMS算法通过对于受到噪声和干扰的输入信号进行滤波，使得输出信号与期望信号之间的误差最小化，从而增强信号的可读性、可靠性和清晰度。

三、LMS算法的具体原理LMS算法的核心思想是不断寻求让滤波器的输出信号与期望信号之间误差最小的滤波参数。

具体而言，LMS算法采用误差，即输出信号与期望信号之间的差别，来更新滤波器的权值向量。

通过不断迭代计算，LMS算法可以优化滤波器的参数，实现更好的滤波效果。

在LMS算法中，滤波器的权值向量w被初始化为任意值，然后通过误差信号进行调整。

假设输出信号为y(n)，期望信号为d(n)，滤波器的输入信号为x(n)，则LMS算法的更新公式为：w(n+1) = w(n) + 2μe(n)x(n)其中，w(n+1)表示n+1时刻的滤波器权值向量，w(n)表示n时刻的滤波器权值向量，μ为步长，e(n)为误差信号。

通过不断地迭代计算，LMS算法可以不断优化滤波器的参数，从而完善滤波效果。

四、LMS算法的应用LMS算法的应用非常广泛，在图像处理、语音识别、自适应控制等领域都有重要应用。

下面将针对图像和语音两类应用进行介绍。

1. 图像处理中的应用在图像处理中，LMS算法可以应用于图像降噪、图像去模糊等场景。

基于LMS算法的自适应均衡器仿真研究

２０１３年１０月
Ｏｅｔ．２０１３
பைடு நூலகம்
基于ＬＭＳ算法的自适应均衡器仿真研究
田竹梅
（忻州师范学院物理电子系，山西忻州０３４０００）
［摘
要］自适应均衡技术可以减少数字通信过程中由于多径传播而产生的码间干扰，实时跟踪移
［收稿日期］２０１３— ０７一Ｉ１
［基金项目］忻州师范学院院级基金项目（２０１１１６）；忻州师范学院《通信原理》重点课程建设项目。［作者简介］田竹梅（１９８０一），女，山西原平人，忻州师范学院物理电子系讲师，硕士，从事通信及电子技术研究。
器均衡的模型图。
图３ＱＡＭ信号经线性均衡器均衡模型图
．．．
Ｄ口口亡ＩＩ＿１－ＩｌＬＲＩｎａｔｎｅｄｇｏｅｍｒＨＩＩＲｅｃ（ｔ］ａＡｎｌｇｉａｕｌａｒ卜Ｉ］ … ’｝
・
３４・
符号引起的码问干扰，有较小的噪声增益］。
图２非线性均衡器原理
２自适应均衡器的算法自适应均衡器的原理就是按照某种准则和算法调整滤波器的抽头系数，使滤波器的代价函数最小化，最终达到最佳均衡的目的。各种调整均衡器抽头系数的算法就是自适应算法，常用的算法有迫零算法，最小均方（ＬＭＳ）算法和递归最小二乘（ＲＬＳ）算法ｊ。迫零算法的实现需要一定条件，应用场合比较局限。ＲＬＳ的收敛特性明显优于ＬＭＳ算法，但ＲＬＳ算法不如ＬＭＳ算法稳定；从算法复杂度来看，ＬＭＳ算法的复杂度要比ＲＬＳ算法小得多，当均衡器抽头系数为Ｎ时，

LMS自适应均衡算法研究及改进实验报告

目录一、绪论 (2)1.1 论文背景及研究意义 (2)1.2 音频简介 (2)1.3 自适应滤波理论的发展 (3)1.3.1 FIR滤波器的结构 (5)1.4 自适应滤波算法简介 (6)1.4.1 基于维纳滤波理论的算法 (6)1.4.2 基于卡尔曼滤波理论的算法 (7)1.4.3 基于最小二乘法的算法 (8)1.4.4 基于神经网络的算法 (8)自适应LMS算法的发展 (9)1.5.1 LMS算法的历史 (9)1.5.2 LMS算法的发展现状 (10)1.5.3 LMS算法的发展前景 (10)1.6 变步长LMS算法 (11)二、最小均方算法 (12)2.1 LMS算法原理 (12)2.2 LMS算法性能分析 (13)2.2.1 收敛性 (13)2.2.2 收敛速度 (15)2.2.3 稳态误差 (16)2.2.4 计算复杂度 (17)2.3 变步长的LMS (17)三、实验过程 (19)3.1 LMS算法实现 (19)3.1.1 音频读取 (19)3.1.2 参考噪声及带噪信号的获得 (19)3.1.3 LMS算法 (21)3.1.4 代码实现 (23)3.2 VSSLMS算法实现 (25)3.2.1 VSSLMS算法 (25)3.2.2 代码实现 (27)3.3 本章总结 (29)四、总结与展望 (30)4.1 论文总结 (30)4.2 展望 (30)五、参考文献 (31)一、绪论1.1 论文背景及研究意义自适应信号处理是现代通信处理的一个重要分支学科。

与传输函数恒定的滤波器相比，自适应滤波器能根据环境自动调节抽头系数以达到最佳工作状态，被广泛应用于通信、雷达、系统控制和生物医学工程等领域。

自适应信号处理的主要应用有均衡、系统辨识、阵列信号的波束成形、噪声对消和预测编码等。

在音频降噪方面，自适应信号处理也应用诸多。

音频中降噪方法很多，按照是否有参考信号可以将降噪分为主动降噪和被动降噪。

按照处理的频段以及有用信号和噪声是否同频可以将降噪分为经典滤波器降噪和现代滤波器降噪。

(整理)基于LMS算法的无线信道自适应均衡器.

基于LMS 算法的无线信道自适应均衡器无线衰落信道与码间干扰无线信道容易受到噪声、干扰和其他随时间变化的信道因素的影响。

其中，大尺度传播效应（large-scale propagation effects ），包括路径损耗（path loss ）和阴影（shadowing ）效应，这类衰落比较容易克服。

宽带通信系统下，如果信号带宽B 远远大于相干带宽c B ，那么在间隔超过相干带宽的两个频率点上的信道幅度特性近似独立。

根据相干带宽c B 与多径信号时延扩展m T σ 的关系，码元周期1s T B≈远远小于1m T c B σ= 。

因此，信道的频率选择性衰落伴随着接收信号严重的码间干扰。

无线通信系统的设计必须以合适的复杂度解决这一问题。

二、自适应均衡器大多实用的无线通信系统都采用时域均衡作为对抗ISI 的手段。

自适应均衡器是由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成，如图1所示。

参数可调数字滤波器可以是FIR(Finite-duration impulse Response)数字滤波器或IIR(Infinite-duration impulse Response)数字滤波器，也可以是格形数字滤波器。

基于自适应步长LMS算法的判决反馈均衡器研究

∧
{
{
}
}
{
∗
{
}
(
)
（21）（22）
∗
}
归纳 2.1.1 和 2.1.2 节中内容得到如下所示的基于自适应步长 LMS 算法的判决反馈均衡器算法实现流程。实现该算法的计算复杂度近似为 4（N+M ）复乘法，是标准 LMS 算法的 2 倍，而远低于 RLS 算法的计算复杂度。基于自适应步长 LMS 的判决反馈均衡器算法流程如下： 1）初始化： W(n)=(1 0 …0)；U(n)=(0 0 … 0)；W’(n)=(1 0 …0)； ∧ ∧ W (n)=(0 0 …0) ；D(n)=(0 0 …0)； W ’(n)=(0 0 …0) θ (0)= θ (-1)=0； θ ’(0)= θ ’(-1)=0；p(0)=0；q(n)=0；
{ } ρ ( n + 1) = ρ (n) − β ⋅ Re{q' (n) ⋅ e( n) }
∗ ∗
{
{
}
}
{
∗
}
w' ( n + 1) = w' ( n) + u( n − i ) ⋅ exp( − j(θ ( n))) ⋅ e (n) ∗ − ζ (n) ⋅ u (n − i ) ⋅ exp( − jθ ( n)) ⋅ p' ( n) w' ( n + 1) = w' ( n) − d ( n − i) ⋅ e (n) ∗ − ρ (n) ⋅ d (n − i ) ⋅ q' ( n) ∗
∧
∧
kf1 (n + 1) = kf1 (n) + γ ⋅ Im p(n) ⋅ [d (n) + q( n) ] ∇ k f1θ (n)

自适应均衡算法LMS研究

根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。

1.1均衡器的发展及概况均衡是减少码间串扰的有效措施。

均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。

但是均衡器要么是固定的，要么其参数的调整是手工进行。

1965年，Lucky在均衡问题上提出了迫零准则，自动调整横向滤波器的权系数。

1969年，Gerhso和Porkasi，Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。

1972年，ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。

1974年，Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。

LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。

1.2均衡器种类均衡技术可分为两类：线性均衡和非线性均衡。

这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。

图1.1 均衡器的分类1.3自适应算法LMS 算法LMS 算法是由widrow 和Hoff 于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重要的成员之一。

它具有运算量小,简单,易于实现等优点。

LMS 算法是建立在Wiener 滤波的基础上发展而来的。

Wiener 解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。

自适应均衡器的LMS实现

自适应均衡器的LMS实现为了对非理想信道进行补偿，通信系统中广泛采用信道均衡技术，以降低信道对信号的畸变，提升传输的可靠性。

本文介绍了基于最小均方算法（LMS算法）的自适应均衡器原理和结构，并利用MATLAB对其算法进行了仿真。

标签：自适应均衡器;LMS;MATLAB0 引言随着现代通信技术的快速发展，通讯环境越来越复杂，如何快速有效地解调信号是通信系统面临的一个新的课题。

在通信领域，自适应算法已经在信道均衡、频率跟踪与检测方面有了广泛的应用[1]。

研究表明，借助自适应滤波器的信号跟踪能力和抗干扰能力，能够使得基带信息的提取更加方便，获得比相干解调更好的性能。

1 自适应均衡器均衡器可以分为两种：时域均衡和频域均衡。

由于通信系统是复杂多变的，信道特性是不可预知的。

为了能够在接收端达到更好的接收效果，均衡器就需要具有良好的自适应性能，以满足信道的多变性。

如果在均衡器的设计中加入信号处理的自适应算法，则这一类均衡器即为自适应均衡器。

在通信系统当中，基带信号的复包络包含多种信号信息。

均衡器可以根据基带信号来实现对信道冲击响应的估计，而在接收端的信号解调过程当中则可以使用自适应算法。

2 LMS自适应均衡器信道均衡器可以使通信系统在通带外的增益近似为零，故附加了均衡器的信道在通带内的振幅是均匀的，而其它部分基本为零，而相位响应在通带内则为频率的线性函数。

最小均方（Least Mean Square，LMS）算法由Widrow于1960年提出[2]。

LMS算法的原理是使实际输出和期望输出的均方误差取得最小，而在整个逼近过程中需要不断地用输入信号估计梯度矢量，并调整系统的各个加权。

（1）其中，为输入信号，为输出信号，为权系数。

由Wiener滤波理论可知，滤波器的最优抽头系数矢量可表示为（2）式中是输入信号矢量的互相关函数，为与期望信号矢量的互相关函数。

当滤波器的抽头系数比较多时，直接求解式（1）是非常困难的。

将LMS算法应用到均衡器的设计当中，可以很好的简化设计流程，提高均衡器对信道特性的自适应性。

基于LMS算法的自适应线性均衡器设计

基于LMS算法的自适应线性均衡器设计自适应线性均衡器（Adaptive Linear Equalizer）是一种用于解决通信系统中信号传输过程中引起的衰落、多径干扰和色散等问题的数字信号处理技术。

其中，最常用的算法就是最小均方算法（LMS算法）。

本文将对基于LMS算法的自适应线性均衡器设计进行详细探讨，以便进一步理解该技术的原理和应用。

自适应线性均衡器的设计目标就是使得接收到的信号尽可能接近发送信号。

在传输过程中，信号可能受到多径干扰、噪声和失真等因素的影响。

自适应线性均衡器的任务就是根据接收信号的特征自动调整其内部权值，以最小化输出信号与原始信号之间的误差。

LMS算法是一种基于梯度下降的迭代算法，它通过最小化均方（Mean Square Error，MSE）误差来更新权值。

LMS算法的基本思想是根据误差信号的梯度来调整权值，从而最小化误差。

在自适应线性均衡器中，LMS算法的实现需要以下步骤：1.定义输入信号和目标信号：将输入信号表示为x(n)，目标信号（即发送信号）表示为d(n)。

2.初始化权值向量：将权值向量w(n)初始化为一个较小的初值，通常为零。

3.计算估计输出：根据当前权值向量，计算自适应线性均衡器的估计输出y(n)。

4.计算误差信号：将估计输出与目标信号进行比较，计算误差信号e(n)。

5.更新权值向量：根据误差信号的梯度计算出权值的变化量，并将其加到当前的权值向量上，得到新的权值向量。

6.重复步骤3到步骤5，直到收敛或达到预设的迭代次数。

自适应线性均衡器的设计中，一些关键问题需要考虑：1.学习率：学习率决定了权值的更新速度，过大的学习率可能导致不稳定性，而过小的学习率则会导致收敛速度过慢。

因此，需要根据实际情况选择合适的学习率。

2.初始权值：初始权值的选择可能会影响算法的收敛速度和性能。

通常可以将初始权值设置为零或一个随机小值，然后通过迭代调整权值。

3.触发更新：权值的更新可以在每个符号周期内进行，也可以在每个数据块周期内进行。

基于LMS算法的可见光通信自适应均衡技术

ａｎｄｓｙｓｔｅｍｓｔｅａｄｙ－ｓｔａｔｅｅｒｒｏｒｉｓａｌｓｏｒｅｄｕｃｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＶＬＣ；ＬＭＳａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＩＳＩ；ａｄａｐｔｉｖｅｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ
ＬＭＳ（最小均方）算法对信道进行补偿。实验结果显示：采用改进的ＬＭＳ算法后，收敛速度更快，在系统趋于稳定时，误码率
明显降低。均衡器对时变信道跟踪效果更好，系统稳态误差相对减小。
无线通信技术
基于ＬＭＳ算法的可见光通信自适应均衡技术
陈兰霞。王辉
（南京工业大学计算机科学与技术学院，南京２ｌ１８１６）摘要：为降低可见光通信系统的误码率，提高系统的传输特性，研究了可见光通信系统的信道均衡技术。建立了室内可见光通信系统的信道模型，阐述了信道的直射冲激响应和反射冲激响应。针对多径效应导致的码问串扰问题，采用一种改进的
２０１６年
第３期
光通信研究
ＳＴＵＤＹｏＮＯＰＴＩＣＡＬＣＯＭＭＵＮ１ＣＡＴＩＯＮＳ
２Ｏ１６．０６
总第１９５期
（Ｓｕｍ．ＮＯｊ．ｇｔｘｙｊ．２０１６．０３．０２１

基于LMS自适应滤

本科毕业论文（设计）题目基于LMS自适应滤波器的Matlab实现摘要：随着无线通信技术的不断发展和日益成熟，如何在复杂的通信环境下有效的解调信号并利于数字实现是近年研究的新课题。

在通信领域，自适应算法在自适应均衡、自适应频率跟踪与检测等方面的应用比较成熟。

随着研究的深入，发现利用自适应滤波器的抗干扰性能和对信号的跟踪能力，可以更加简单的提取基带信息，取得比常用相干解调更理想的性能。

本论文通过首先对各种自适应算法进行了研究和分析，并且利用Matlab对各种算法进行了简单的仿真。

然后就LMS自适应滤波器在系统辨识、自回归过程的自适应预估器、噪声抵消、回声抵消以及在直括系统中实现伪码同步这些应用进行Matlab仿真和分析。

本论文主要包括以下几个内容：简介自适应滤波器原理中的维纳滤波器和最陡下降法两个内容。

讨论了基本最小均方算法、归一化LMS算法，LMS自适应滤波器在系统辨识、自回归过程的自适应预估器、噪声抵消、回声抵消，利用Matlab进行了编程仿真和分析。

关键词：LMS算法自适应滤波器Matlab 应用仿真ABSTRACT：As wireless communications technology and the continuous development of increasingly mature, how in the complex environment of effective communication signal demodulator and is conducive to achieving figures in recent years on a new topic. In the field of communications, adaptive algorithm in the adaptive equalization, adaptive frequency tracking and detection, such as the application of more mature. With the in-depth study and found that the use of adaptive filter performance and anti-jamming signals on the tracking capability, could be more simple with the extraction of information, a coherent demodulation more common than ideal performance.Through the first adaptive algorithm for a variety of research and analysis and use of various algorithms Matlab a simple simulation. Then on the LMS adaptive filter in the system identification, since the reunification process of adaptive predictor, noise cancellation, echo cancellation and in straight including pseudo-code system to achieve synchronization of these applications Matlab simulation and analysis.In this paper, include the following elements:Introduction of the principle of adaptive filter Wiener filters and two of the most steep decline in content.Discussed the basic minimum square algorithm, normalization of LMS algorithm.LMS adaptive filter in the system identification, since the reunification process of adaptive predictor, noise cancellation, echo cancellation and the DS system to achieve the application of pseudo-synchronous code, using a Matlab programming simulation and analysis.Keywords：LMS algorithm; adaptive filter; Matlab; Application Simulation目录一、1 绪论 (4)研究内容及课题意义 (4)2 LMS自适应滤波原理 (4)维纳滤波器 (6)2.1.1线性最优滤波 (6)2.1.2正交性原理 (7)2.1.3维纳－霍夫方程 (8)2.1.4误差性能表面 (9)最陡下降法[1] (10)2.2.1算法稳定性 (14)2.2.2自调整过程 (15)自适应滤波器结构 (17)3 最小均方算法及Matlab仿真分析 (18)基本最小均方算法 (18)3.1.1自适应收敛性 (19)3.1.2缩短收敛过程的方法 (21)3.1.3 Matlab仿真分析 (22)归一化LMS算法 (23)3.2.1基本原理 (23)3.2.2 Matlab仿真与分析 (26)4 LMS自适应滤波器的应用 (27)系统辨识与Maltab仿真 (27)4.1.1系统和模型 (27)4.1.2辨识建模的定义 (28)4.1.3系统辨识原理 (28)4.1.3 Matlab仿真 (29)回声抵消与Maltab仿真 (30)4.2.1线路回声 (30)4.2.2线路回声抵消器 (31)4.2.3 Matlab仿真 (32)5 总结和展望 (35)总结 (35)展望 (36)一、1 绪论研究内容及课题意义数字集成电路和微电于技术的迅速发展给自适应信号处理技术的应用提供了十分优越的条件。

基于LMS算法的自适应均衡器的分析

１引言自适应滤波处理技术可以用来检测平稳和非平稳的随机信号，具有很强的自学习和自跟踪能力，算法简单易于实现，在噪声干扰抵消、线性预测编码通信系统中的自适应均衡、未知系统的自适应参数辨识等方面获得了广泛的应用。

Ｗｉｄｒｏｗ和Ｈｏｆｆ于１９６０年提出最小均方算法（ｌｅａｓｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅ，ＬＭＳ），其显著特点是它的简单性。

基于ＬＭＳ算法自适应均衡器系统框图见（图１）。

随机数发生器１产生用来探测信道的测试信号，而随机数发生器２用来干扰信道输出的白噪声源。

这两个随机数发生器是彼此独立的。

自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道的畸变。

经过适当延迟，随机数发生器ｌ也提供用做训练序列的自适应均衡器的期望响应。

加到信道输入的随机序列｛ｘ｝由伯努利（Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ）序列组成，＝＋１或－１，随机变量具有零均值和单位方差。

信道的脉冲响应用升余弦表示为：——（式１）其中，参数Ｗ控制均衡器抽头输入的相关矩阵的特征值分布ｘ（Ｒ），并且特征值分布随着Ｗ的增大而扩大。

随机数发生器２产生的序列具有零均值，方差为＝０．００１。

均衡器具有Ｍ＝１１个抽头。

由于信道的脉冲响应ｈ关于ｎ＝２时对称，那么均衡器的最优抽头权值在ｎ＝５时对称。

因此，信道的输入ｘ被延时了＝２＋５＝７个样值，以便提供均衡器的期望响应。

通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时，ＬＭＳ算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。

２基于ＬＭＳ算法的自适应均衡器的特性分析基于ＬＭＳ算法的自适应均衡器中，１１个抽头均衡器相关矩阵Ｒ的特征值。

在时刻ｎ，均衡器第一个抽头输入为：——（式２）其中所有参数均为实数。

因此，均衡器输入的１１个抽头ｕ（ｎ）、ｕ（ｎ－１）、…、ｕ（ｎ－１０）相关矩阵Ｒ是一个对称的１１×１１矩阵。

此外，因为其脉冲响应ｈ仅当ｎ＝１，２，３时是非零的，且噪声过程是零均值、方差为的白噪声，因此相关矩阵Ｒ是主对角线的，即矩阵Ｒ在主对角线及其上下紧密相邻的两条（分居两侧，共４条）对角线上的元素是非零的。

LMS算法实验报告

基于LMS算法的自适应均衡器设计及MATLAB实现一.实验目的1.了解LMS算法的基本原理；2.掌握MATLAB的使用方法；3.初步体会分析问题、研究问题的基本步骤和方法，为以后科研积累经验。

二.实验原理1. LMS算法简介在移动通信环境中，多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真。

失真主要表现为码间干扰,码间干扰是降低数字通信系统性能的一个主要因素。

在这样的信道条件下设计实际的数字通信系统以高速传输数据时，往往不能获得足够准确的信道频率响应用于调制和解调器的最佳滤波器的设计。

这是因为在每次通信时信道的路由不同,对于这样的信道，要设计最佳固定解调滤波器是不可能的。

在这样的情况下，应该采取信道均衡的方式以减小失真。

信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一，其目的在于克服传送的符号码和符号码之间的相互干扰，这种干扰是因为信道的非理想特性造成的。

由于通信信道可能是未知和变化的，就需要自适应的调整均衡器，使得整个传输系统输出的符号码和符号码之间的干扰被消除。

信道均衡可以利用发送的训练信号来开始，这称为自动均衡。

在设计自适应均衡器的多种方法中，最小均方自适应算法（LMS）采用梯度搜索法，这使收敛到最优解远比其他算法快，而且该算法原理简单，实施容易，所以目前这一算法已广泛用于计算自适应滤波器的权系数。

2.LMS算法的原理（1）自适应滤波原理自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。

一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。

自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可，由于IIR滤波器存在稳定性问题，因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。

图1给出了自适应滤波器的一般结构。

图1为自适应滤波器结构的一般形式，图中x(n)为输入信号，通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号y(n)，将输出信号y(n)与标准信号(或者为期望信号)d(n)进行比较，得到误差信号e(n)。