【摘 要】
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现有的许多LMS算法由于没有利用先前于当前循环的阵列样本信息,从而使得估计出来的梯度的协方差较大,用其更新加权向量所形成的波束不能很好的抑制干扰.本文提出的两种自适应算法,利用了所有有用的样本信息来估计期望梯度,可以有效地避免原有算法的缺点.其中一种称为递归LMS算法,可以应用于任意结构的阵列中.另外一种算法为改进LMS算法,其主要应用于等间隔的均匀线列阵中.仿真结果证明两种新算法的梯度估计精度均
【机 构】
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中科院声学研究所,北京,100080 西北工业大学,西安,710072
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现有的许多LMS算法由于没有利用先前于当前循环的阵列样本信息,从而使得估计出来的梯度的协方差较大,用其更新加权向量所形成的波束不能很好的抑制干扰.本文提出的两种自适应算法,利用了所有有用的样本信息来估计期望梯度,可以有效地避免原有算法的缺点.其中一种称为递归LMS算法,可以应用于任意结构的阵列中.另外一种算法为改进LMS算法,其主要应用于等间隔的均匀线列阵中.仿真结果证明两种新算法的梯度估计精度均优于标准LMS算法,且对期望信号不敏感。
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