【摘 要】
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在常规自适应算法中引入泄露因子的Leaky LMS算法能够有效的减轻权值漂移,减小算法达到稳态的均方误差,Leaky LMS算法一般应用在高斯环境中。Leaky LMP被推广应用在非高斯噪声环境中。本文在已有研究的基础上,对Leaky LMP算法进行扩展,研究Leaky自适应滤波器的LMS与LMP混合算法的瞬态、稳态和跟踪性能。在未知训练序列情况下应用CMA算法的盲均衡器能够精准的补偿信道特性,完
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在常规自适应算法中引入泄露因子的Leaky LMS算法能够有效的减轻权值漂移,减小算法达到稳态的均方误差,Leaky LMS算法一般应用在高斯环境中。Leaky LMP被推广应用在非高斯噪声环境中。本文在已有研究的基础上,对Leaky LMP算法进行扩展,研究Leaky自适应滤波器的LMS与LMP混合算法的瞬态、稳态和跟踪性能。在未知训练序列情况下应用CMA算法的盲均衡器能够精准的补偿信道特性,完成对信号的自适应均衡。在CMA算法中引入泄漏因子的Leaky型CMA算法能够减轻权值更新处理中产生的误差的扩散,进一步提高均衡性能,实现更快的收敛速度。本文对Leaky型CMA算法进行扩展,对Leaky型CMAp-2算法的瞬态性能进行分析。本文内容概括如下:（1）基于分离原理,利用能量守恒框架,实数形式泰勒级数展开,复数形式泰勒级数展开,Cayley-Hamilton定理和Reed定理,对含有非线性估计误差函数的Leaky自适应滤波器LMS与LMP混合算法的瞬态、稳态、跟踪性能进性分析。并推导出具有非线性估计误差函数的Leaky自适应滤波器的LMS与LMP混合算法的瞬态性能状态空间方程、瞬态均值性能表达式、稳态超量均方误差表达式、稳态均方误差表达式和稳态跟踪均方误差表达式。在高斯噪声环境下,分别给出输入信号为高斯噪声和相关数据的描述该混合算法瞬态性能的均方离差和均方误差的理论值和仿真值对比图。最后给出在高斯噪声环境下,输入信号为高斯白噪声的描述该算法的稳态均方误差和稳态跟踪均方误差的理论值与仿真值对比图,从而验证了理论分析的正确性。（2）基于分离原理,利用能量守恒框架,实数形式泰勒级数展开,复数形式泰勒级数展开,Cayley-Hamilton定理,对含有非线性估计误差函数的Leaky型CMAp-2算法的瞬态性能进行分析。并推导出描述Leaky型CMAp-2算法瞬态性能的状态空间方程。给出输入信号为相关数据时描述该算法瞬态性能的均方离差的理论值和仿真值对比图,从而验证了理论分析的正确性。
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