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分析了基于递归最小二乘法(recursive least-squares,RLS)的自适应滤波算法,并针对非平稳环境下RLS算法跟踪能力差,导致误差大的问题,通过调节RLS算法中的指数加权因子λ,叠加一个自适应记忆,优化其跟踪性能。理论分析和计算机仿真均表明,带有自适应记忆的RLS算法具有较快的自适应跟踪能力和较好的稳态性能,优于其他算法。