Sigmoid函数变步长LMS自适应算法的抗干扰性能改进

摘要

为了改善Sigmoid函数变步长LMS算法(SVS-LMS)在高斯噪声和冲激噪声干扰下的性能,改变了步长调整自变量,原SVS-LMS算法以瞬间误差功率控制步长更新,新算法以误差的自相关时间均值估计调节步长,抑制了噪声干扰;使用Hassab和Boucher(HB)加权进一步平滑了因噪声干扰导致的自适应滤波器权系数伪峰、利用归一化处理方法获得了更大的输入信号动态范围.自适应时延估计仿真实验结果表明,在高斯噪声和冲激噪声干扰下,相比于固定参数下的SVS-LMS算法,新算法及其HB加权能获得更好的时变时延跟踪均方误差性能.