陈立伟，谭志良，崔立东

(军械工程学院，河北 石家庄 050003)



改进的LMS算法在噪声对消中的应用

陈立伟，谭志良，崔立东

(军械工程学院，河北 石家庄 050003)

摘要针对最小均方误差(Least Mean Squares,LMS)算法收敛速度和稳态失调之间的矛盾，在已有算法的基础上进行3个方面改进：利用误差信号自相关性对不相关噪声进行抑制、将步长设置为先固定后自适应，提高算法的收敛速度、减小稳态误差；调节步长因子中固定的参数,使其伴随步长变化进行调节，进一步减小稳态误差。将已有算法与改进算法同时用于Matlab仿真实验，仿真结果表明，新算法具有更快收敛速度、更小稳态误差和良好的消噪能力。

关键词LMS算法；稳态误差；自适应噪声对消;收敛速度

0引言

目前的滤波器有固定和自适应2种，由于信号和噪声的先验知识难以获得，自适应滤波器在噪声对消中便有了重要的研究价值。自适应滤波器的核心是自适应算法。最常用的滤波器是由Windrow提出的横向滤波器结构[1，2]，算法采用LMS算法。LMS算法因其简单、易于实时实现等，被广泛应用于系统辨识、信号处理、噪声抵消等领域。目前对于LMS算法的研究主要集中在算法的收敛速度和稳态失调2个方面[3]，但这2个指标相互矛盾，针对其中的矛盾很多学者对LMS算法提出了多种改进方案。文献[1-10]都是对步长迭代函数进行了改进[4-7]，文献[4]提到了正弦函数变步长算法，文献[6]提到了改进的Sigmoid函数变步长LMS(SVSLMS)算法等，相对比传统的固定步长的LMS算法都有了很好的性能。……