低信噪比下的变步长最小均方自适应算法及其在时延估计中的应用
为提高变步长最小均方(LMS)自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能,提出改进的变步长LMS自适应算法.该算法对MVSS-LMS算法进行误差均值补偿,改步长因子固定范围约束为动态变化约束;使用HB加权突出自适应滤波器权系数峰值,采用滑动窗遗忘加权减小计算复杂度.自适应时延估计仿真实验和消声水池目标被动定位试验表明:相比于参数固定条件下的MVSS-LMS算法和SVS-LMS算法,改进算法能够获得更好的时变时延跟踪性能.
变步长、自适应滤波、HB加权、时延估计、被动定位
43
TN911.72
国防预研基金
2012-08-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
1010-1019