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为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Householder正交分解的QRD-LMS的自适应非线性干扰抑制算法.由于利用了正交分解以及阶数递推结构,使得自适应算法计算复杂度低,与传统LMS算法计算量相当。同时算法具有较小的条件数并且可以取较大的步长,使其稳健性以及跟踪性能明显优于LMS。将窄带干扰建模为多频、自回归过程以及数字窄带信号。仿真结果表明,方法在不同信噪比下,其干扰抑制效果要明显好于归一化LMS算法以及RLS算法。