一种变步长Proportionate NLMS自适应滤波算法及其在网络回声消除中的应用

摘要

Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度.但是快速收敛与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求.本文提出了一种适用于Proportionate算法的变步长方法,有效解决了收敛速度和稳态失调之间的矛盾.所提的算法首先利用最小干扰原理,得到了一个Proportionate NLMS算法的推导;进而将干扰信号考虑进算法的系数更新过程,通过在每一步迭代中用后验误差去补偿干扰信号的负面作用,得到一个新的优化准则;最后利用这个准侧,推导出了一个适用于Proportionate算法的步长凋节方法.仿真实验验证了本文方法的有效性.