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稀疏路径回波对消自适应算法的研究
作 者: 孙永国
导 师: 何培宇
学 校: 四川大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 自适应 回波对消 系统辨识 稀疏 LMS 置零 变步长 DSP
分类号: TN911
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 135次
引 用: 1次
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内容摘要
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回波问题是通信和信号处理领域的一个传统问题。通信过程中的回波会严重影响通信质量和系统稳定性。回波对消对于提高通信质量,增强系统稳定性具有重要的意义。随着无线通信和电视电话会议系统的快速发展,回波对消问题成为重要的研究课题之一。 本文简要介绍了回波产生的机制,分析了回波的危害。基于系统辨识模型的自适应回波对消器,讨论了自适应回波对消算法,并就稀疏路径的回波对消问题进行了深入的研究。所谓稀疏是指大多数权值很小,只有一些权值大的情况;只有一些权值较大,而大多数权值可以忽略也属于稀疏的范围,本文参考其它文献给出了稀疏的量度方法。 自适应算法中LMS算法是一种常见而有效的算法。LMS算法具有结构简单,计算复杂度低等优点。但是在回波对消的应用环境中,LMS算法由于输入信号相关而性能下降,更重要的是LMS算法没有充分运用回波对消中冲激响应通常是稀疏的这一先验知识。在自适应算法中利用稀疏性是可行的。本文在LMS算法及其基本变型的基础上,利用回波路径稀疏的信息,提出了相应的改进算法。 稀疏LMS算法在调整自适应迭代过程中的步长参数很有效,对于大的权值就采用大的迭代步长,而对于小的权值相应的采用小的步长参数,从而使算法更快地达到稳态收敛。针对权值多零值的稀疏情况,综合稀疏算法,置零算法的优点,本文提出一种稀疏置零归一化解相关LMS算法,对迭代过程中产生的极小值置为零,简化了计算过程;对于有多个较小非零值而非零值不能忽略的稀疏情况,综合稀疏算法,变步长算法的优点,本文提出变步长稀疏LMS算法的解决方法,在算法迭代之初采用大的步长,趋于收敛时采用小的步长,缓解了稳态失配和收敛速度的矛盾。 对新算法的失配分析和收敛分析表明,相对于普通LMS算法,新算法的性
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全文目录
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论
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