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MI-Nlms adaptive beamforming algorithm for smart antenna system applications

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Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering) 2006年第10期7卷 1709-1716页

作者： MOHAMMAD Tariqul Islam ZAINOL Abidin Abdul Rashid Department of Electrical Electronics and System Engineering Faculty of Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia43600 Bangi Selangor D.E. Malaysia

A Matrix Inversion Normalized Least Mean Square (MI-Nlms) adaptive beamforming algorithm was developed for smart antenna application. The MI-Nlms which combined the individual good aspects of Sample Matrix Inversion (SMI) and the Normalized Least Mean Square (Nlms) algorithms is described. Simulation results showed that the less complexity MI-Nlms yields 15 dB improvements in interference suppression and 5 dB gain enhancement over lms algorithm, converges from the initial iteration and achieves 24% BER improvements at cochannel interference equal to 5. For the case of 4-element uniform linear array antenna, MI-Nlms achieved 76% BER reduction over lms algorithm.

关键词：智能天线 lms Nlms MI-Nlms 移动通信

Application of Fast and Robust Equalization in Communication Technology

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High Technology Letters 2003年第4期9卷 74-77页

作者：叶桦 Zhou Wanlei Ye Lin Lanham Elicia Raitman Ruth School of Information Technology Deakin University 221 Burwood HWY BurwoodAustralia School of Adults Education Harbin Institute of TechnologyHarbin 150001P.R.China

In this paper, the authors explore the potential of several popular equalization techniques while overcoming their disadvantages. First, extensive literature survey on equalization is conducted. The focus is on popular linear equalization algorithms such as the conventional least mean square (lms ) algorithm, the recursive least squares ( RLS ) algorithm, the filtered X lms algorithm and their development. To overcome the slow convergence problem while keeping the simplicity of the lms based algorithms, an H 2 optimal initialization is proposed.

关键词：通讯技术常规最小均方算法 lms 回归最小均方算法 RLS

lms ADAPTIVE TIME DELAY ESTIMATION WITH TWO WINDOWS

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Journal of Electronics(China) 1995年第2期12卷 134-141页

作者：邱天爽王宏禹 Dalian University of Technology Dalian 116023

An lms adaptive time delay estimation method with two windows is presented. This method can reduce the superfluous calculation greatly when the time of correlation is long. It is suitable for the time delay estimation... 详细信息

关键词： Adaptive time delay estimation Two windows lms

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炮口多路磁场信号的卡尔曼融合处理技术

火炮发射与控制学报 2023年第2期44卷 20-25页

作者：刘威周诗超孙建港温鹏李凯中北大学信息探测与处理重点实验室山西太原030051

为提高炮口磁场数据的测量精度,通过多传感器组合阵列对炮口磁场进行数据采集以减小随机干扰误差。基于多传感器阵列测量模型,设计了炮口多路磁场信号的卡尔曼融合处理方法。该方法通过BP神经网络对数据拟合得到炮口磁场信号的数学模型... 详细信息

为提高炮口磁场数据的测量精度,通过多传感器组合阵列对炮口磁场进行数据采集以减小随机干扰误差。基于多传感器阵列测量模型,设计了炮口多路磁场信号的卡尔曼融合处理方法。该方法通过BP神经网络对数据拟合得到炮口磁场信号的数学模型,使用卡尔曼滤波算法对炮口磁场数据进行滤波,在滤波的基础上,针对各传感器的空间分布特点,利用最小均方算法自适应调整最优加权因子,进而通过卡尔曼融合获得最优估计值。仿真实验表明,多传感器卡尔曼融合后数据与测量数据相比,误差减小了9.5%,因而将该方法用于炮口磁场信号处理是可行的。

关键词：神经网络数据融合卡尔曼滤波传感器阵列 lms

基于变步长lms的并联型APF控制策略研究

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基于变步长LMS的并联型APF控制策略研究

作者：刘瑞祺安徽理工大学

学位级别：硕士

随着工业4.0的发展,更多的电力电子设备投入生产中,供电质量大幅下降,对电网环境的治理已经刻不容缓。而有源滤波器作为谐波治理领域的主力军,能够有效的动态抑制谐波并补偿无功功率。但是常规的谐波检测方法和电流控制策略无法适应当... 详细信息

随着工业4.0的发展,更多的电力电子设备投入生产中,供电质量大幅下降,对电网环境的治理已经刻不容缓。而有源滤波器作为谐波治理领域的主力军,能够有效的动态抑制谐波并补偿无功功率。但是常规的谐波检测方法和电流控制策略无法适应当下复杂的电网环境,因此本文提出一种基于改进型变步长lms的谐波检测和基于改进半周期重复控制的复合电流控制策略,本文具体研究内容如下所示:1、有源滤波器的基本情况说明。首先介绍了有源滤波器的分类情况,并详细介绍了APF的基本工作原理以及数学模型的表示方法。接着对总结了常用的谐波电流检测方法和电流控制方法,为论文将要改进的内容打下了理论基础。2、有源电力滤波器电流检测分析。首先介绍了三相瞬时无功功率理论,在理论的基础上推导出i-i方法,但i-i法中的传统二阶低通滤波器无法同时满足精度和响应速度的要求,因此本文使用自适应滤波器替代传统的低通滤波器,并结合使用改进型的变步长lms算法,最后进行了仿真实验。同时搭建了滑动平均滤波器的锁相环为系统提供更精确的信号频率和相位。3、改进半周期重复控制的复合电流控制策略。首先介绍了传统的重复控制方法,分析了重复控制器的内模原理,最后采用改进的半周期重复控制,并对补偿器、内模反馈环节进行了重新设计,其次对自适应模糊PI控制进行了分析介绍,整体上采用了串联型双环复合重复控制,即重复控制器与模糊自适应PI控制串联使用,改进后的电流控制方式大幅提升了对APF的补偿效果。4、利用Simulink搭建系统仿真模型,通过突加扰动测试了系统整体的响应速度和滤波效果,仿真效果理想,同时于传统控制策略进行对比,结果表明本文采用的复合控制策略极大提升了APF对谐波的抑制效果,能有效的改善并优化电网的环境。图[80]表[7]参[80]

关键词：有源滤波器谐波治理 lms 重复控制模糊自适应PI

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改进的变步长自适应谐波检测算法

电测与仪表 2022年第11期59卷 133-138页

作者：冷全超张展王维杜诗扬河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

基于自适应对消原理的自适应谐波检测算法因其优良的性能被广泛应用于有源滤波器,但该算法存在无法平衡稳态精度和收敛速度方面的不足。针对此不足,文中基于箕舌线函数和三阶权值系数提出了一种改进的变步长(Least Mean Square,lms)谐... 详细信息

基于自适应对消原理的自适应谐波检测算法因其优良的性能被广泛应用于有源滤波器,但该算法存在无法平衡稳态精度和收敛速度方面的不足。针对此不足,文中基于箕舌线函数和三阶权值系数提出了一种改进的变步长(Least Mean Square,lms)谐波检测算法。该算法利用误差信号的自相关平均估计获得期望误差估计均值,并通过改进的箕舌线迭代函数作为核心函数来调节步长更新,之后通过推导出来的三阶权值公式代替传统的权值迭代。仿真实验结果表明,该算法在谐波检测中不但具有较快的收敛速度,也能获得较高的稳态精度。

关键词：谐波检测自适应算法变步长 lms 箕舌线函数

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基于反应参数的橡胶沥青流变性能及机理研究

公路 2023年第6期68卷 403-409页

作者：丁维建何欣怿杨艳华杨小龙甘肃省交通科学研究院集团有限公司兰州市730030 广西大学土木建筑工程学院南宁市530004

为探究生产工艺参数对橡胶沥青性能的影响以及界定橡胶沥青内部反应类型及程度,通过布什黏度、动态剪切流变试验、凝胶渗透色谱试验等评价指标,分别对不同温度、时间、搅拌速率下橡胶沥青的性能进行研究。结果表明:温度较低时,橡胶沥青... 详细信息

为探究生产工艺参数对橡胶沥青性能的影响以及界定橡胶沥青内部反应类型及程度,通过布什黏度、动态剪切流变试验、凝胶渗透色谱试验等评价指标,分别对不同温度、时间、搅拌速率下橡胶沥青的性能进行研究。结果表明:温度较低时,橡胶沥青内部反应主要以溶胀为主,黏度、复数模量和车辙因子随着反应时间和速率的增加逐渐增大;当温度较高时,橡胶沥青内部胶粉颗粒溶胀迅速,胶粉颗粒随着反应时间和速率的增加而分解和降解;温度是影响橡胶沥青性能的最主要因素;不同反应温度下,lms和橡胶沥青宏观性能具有良好的相关性。

关键词：橡胶沥青生产工艺参数流变性能 lms 相关性

次级通道在线辨识的变步长lms振动主动控制算法与仿真分析

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次级通道在线辨识的变步长LMS振动主动控制算法与仿真分析

作者：卢奕峰华中科技大学

学位级别：硕士

在船舶结构中,由各种原因造成的振动不仅会对船体结构的安全性造成影响,而且还会破坏军用舰艇的隐蔽性,故对振动进行控制是一个十分重要的课题。传统的被动隔振对高频振动较为有效,而且通常不能应对时变振动,在处理低频及时变振动时,就... 详细信息

在船舶结构中,由各种原因造成的振动不仅会对船体结构的安全性造成影响,而且还会破坏军用舰艇的隐蔽性,故对振动进行控制是一个十分重要的课题。传统的被动隔振对高频振动较为有效,而且通常不能应对时变振动,在处理低频及时变振动时,就需要引入主动控制系统。本文针对现阶段以lms算法为基础的自适应主动控制中的两个重点问题:变步长因子算法和在线辨识方法开展研究,具体研究如下:通过对现有的变步长lms算法的特点进行研究,并根据反平方根函数,构建误差信号和步长因子之间的函数关系,提出一种新的变步长算法——ISRUlms算法。通过将其与其他变步长lms算法进行仿真对比,验证了其相较于其他变步长算法有更好的控制效果。详细解析了LMF算法的推导过程及其在特殊信号环境下的特点,针对Fxlms算法中的次级通道在线辨识模块,通过理论证明LMF算法相较于lms算法更加适用于次级通道传递函数的在线辨识,并通过仿真证明了其在次级通道传递函数辨识上相较于传统的lms算法有更好的辨识效果。基于LabVIEW软件,利用图形化编程语言,开发了基于本文提出的ISRUlms主动控制算法及LMF辨识算法的结构振动主动控制仿真程序,并通过输入叠加干扰信号和时变信号的仿真验证了其有效性和稳定性。本文的理论及仿真证明所提出的ISRUlms算法及LMF辨识方法具有可行性和有效性,具有实际应用潜力。

关键词：振动主动控制变步长算法次级通道在线辨识 lms LMF ISRUlms

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变分数阶梯度下降算法及其应用研究

变分数阶梯度下降算法及其应用研究

作者：娄伟普河南大学

学位级别：硕士

在众多工程领域当中,优化问题一直是学者关注的重点。多数优化方法都是基于梯度信息来实现,其中梯度下降算法是解决优化问题常用的基础算法,在很多实际问题的求解中发挥着重要作用。然而,整数阶的梯度下降法存在收敛速度慢的缺点。将分... 详细信息

在众多工程领域当中,优化问题一直是学者关注的重点。多数优化方法都是基于梯度信息来实现,其中梯度下降算法是解决优化问题常用的基础算法,在很多实际问题的求解中发挥着重要作用。然而,整数阶的梯度下降法存在收敛速度慢的缺点。将分数阶微积分与之结合得到分数阶梯度下降算法,在一些阶次情况下可以提高算法的收敛速度和收敛精度。但是,分数阶梯度计算复杂度较高,随着阶次的增大,收敛速度随之增大,而收敛误差呈上升趋势,导致收敛速度和精度往往不能兼得。因此,本文对变分数阶梯度下降算法进行了研究,并探讨算法在反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和最小均方(Least Mean Square,lms)自适应滤波算法应用中的收敛性能。主要工作如下:(1)提出了一种新型变分数阶梯度下降算法(Variable Fractional-Order Gradient Descent,VFOGD)。该算法取分数阶微分Taylor展开式的主导项来计算梯度值,并将包含Gamma函数的系数与学习率融合,以降低计算复杂度。同时,将分数阶微分中固定的积分下限改成变积分初始时刻,从而提高收敛精度。此外,将阶次范围(0,1)扩大到(0,2),并设计了一种根据迭代次数的自适应变阶方法,在一定程度上解决了传统方法收敛精度和收敛速度相矛盾的问题。通过严格的数学推导,证明了本文所提出的方法能够收敛到真实极值点,在理论上具备可行性。在四种基础函数的基准化测试中,客观对比了本文方法与整数阶、固定分数阶和其它变阶方法的实验结果。自变量迭代曲线和误差迭代曲线的结果证实了本文方法的有效性,可以提高分数阶梯度下降算法的收敛能力。(2)基于VFOGD算法设计了一种BP神经网络优化方法,适用于全连接神经网络与卷积神经网络。在全连接层和卷积层,不再使用整数阶梯度去迭代学习,而是采用改进的分数阶梯度,并根据学习训练的轮数自主调整阶数。实验结果的均方差损失曲线表明,较经典整数阶和固定分数阶方法,基于VFOGD的BP神经网络优化方法在前期损失下降速度更快。在全连接神经网络的MNIST数据集实验中,当变阶因子为1.6时,不同隐藏节点情况下,本文方法较整数阶和固定分数阶方法在训练集上的精确度提升0.1%-3.79%,在测试集上提升0.11%-3.01%。在卷积神经网络的MNIST数据集实验中,当变阶因子为1.6时,训练集和测试集上的精确度分别达到了99.75%、99.12%。在更复杂的CIFAR10数据集上的卷积神经网络实验中,当变阶因子为1.5时,训练集上的精确度较整数阶和固定分数阶方法提高了1.46%-29.12%,达到了87.23%,在测试集上提高了0.09%-7.8%。实验数据表明,本文设计的基于VFOGD的反向传播神经网络优化算法具备较快的学习速度,并能够提高学习精度。(3)基于VFOGD算法提出了变分数阶归一化lms自适应滤波算法(VFO-Nlms),该方法将变分数阶方法与归一化相结合,使得迭代速率参数根据当前输入信号值的大小而变化。通过采用变分数阶梯度迭代策略,算法的收敛性能得到了增强。在系统辨识实验中,自适应滤波器的输出误差曲线显示,该方法有较快的收敛速度。当变阶因子为0.5时,自适应滤波器与未知系统的传递函数误差相比整数阶和固定分数阶次的方法降低了11.04%-20.39%。在信号均衡实验中,VFO-Nlms算法的自适应滤波器输出误差相比整数阶和固定分数阶次的方法降低了6.98%-53.1%,误差变化曲线显示VFO-Nlms算法收敛速度更快。在语音降噪实验中,自适应滤波器输出均方误差相比初始带噪信号的均方误差降低了97.68%,降低量相较整数阶和固定分数阶次的方法提高了0.4%～7.92%。总之,VFO-Nlms算法在多个实验场景中表现出较快的收敛速度和更低的输出误差,证明了其有效性和优越性。

关键词：变分数阶梯度下降法收敛特性 BP神经网络 lms