改进相关矩阵估计的LMS牛顿算法分析与仿真

• 作者: 胡冰新 董玮
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 牛顿算法 相关矩阵 仿真
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 45-47,173
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.11.015

摘要

在LMS牛顿算法中权值的更新采用了输入信号矢量的相关矩阵估计,不同的估计方法对算法的性能影响很大,该文分析了一种改进相关矩阵估计的LMS牛顿算法,该算法通过对LMS牛顿算法中的相关矩阵采用改进的指数加权估计,大大提高了算法的性能,同时维持了适中的计算复杂度.此外,还比较了LMS牛顿算法与RLS算法,从原理上说明了它们的密切联系;指出算法改善性能的关键在于变步长特性,即步长随着时间增加而逐渐变小,使得算法既可以保持较快的收敛速度,又获得了较小的失调.算法在智能天线中的仿真结果表明,该算法具有比常规LMS牛顿算法更优的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡冰新	解放军理工大学通信工程学院	31	67	5.0	7.0
2	董玮	北京理工大学信息科学技术学院	1	5	1.0	1.0