【摘 要】
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当环境信噪比低于某一阈值,由输入噪声引入的有偏维纳解使最小均方（LMS）自适应时延估计器的错误时延估计概率陡然增加。系统分析了LMS自适应算法有偏估计的噪声来源及有偏时延
【机 构】
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重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
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当环境信噪比低于某一阈值,由输入噪声引入的有偏维纳解使最小均方（LMS）自适应时延估计器的错误时延估计概率陡然增加。系统分析了LMS自适应算法有偏估计的噪声来源及有偏时延估计器的性能,并基于Treichler的γ-LMS算法提出了一种修正无偏自适应时延估计方法。该方法利用传统LMS自适应滤波器可以获得的信息估计输入噪声功率,然后根据γ-LMS算法的思想在迭代过程中引入一个修正因子,逐步去除输入噪声的影响,无需假设输入与输出噪声功率相等或功率比已知、有用信号应为白过程等限制条件。自适应时延估计的仿真实验与供
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