自适应滤波算法研究与改进

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1、附件一：原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：垒幺丝Et期：兰丝墨!!：!兰关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段

2、保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：垒鱼丛导师签名：垄送瑾Et期：查竺!：!!!!山东大学硕士学位论文摘要滤波是电子信息处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。有时滤波器的优劣直接决定产品的性能，所以很多国家非常重视滤波器的理论研究和产品开发。随着信号处理理论和技术的迅速发展，自适应信号处理理论和技术已经发展成为这一领域的一个新分支，对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。滤波器的分类方法很多，总的来说可分为经典滤波器和现代滤波器两大类，自适应滤波器属于现代滤波器的范畴；按性质来分，自适应滤波器可以分为线性自适应

3、滤波器和非线性自适应滤波器。由于非线性自适应滤波器的计算较复杂，实际用得最多的仍然是线性自适应滤波器。自适应滤波的基本原理是在某一优化准则下导出相应的自适应滤波算法来调节自适应滤波器的权系数。自适应滤波效果的关键在于滤波算法的优劣，本文对基于累积量(二阶累积量，高阶累积量)的自适应滤波算法进行了研究和改进；将PSO算法用于高阶累积量自适应滤波器参数调整，为滤波器参数的优化提供了一种新的思路。根据优化准则的不同，基于二阶累积量的自适应滤波算法又分为很多种，最常见的是最小均方误差(LMS)算法和最小二乘(RLS)算法。由于LMS算法具有简单、易于实时实现等优点，广泛应用于系统辨识

4、、信号处理、噪声抵消等领域。通过对几种有代表性的变步长LMS算法进行比较研究，发现系统跟踪能力和系统抗噪声性能之间存在着矛盾，有的系统跟踪能力强抗噪声性能力差，有的系统抗噪声性能强跟踪能力差。本文通过对基于箕舌线自适应滤波算法的改进，用误差信号的自相关估计来控制步长更新，并加入上一步步长的影响，找到了一种系统抗噪声性能强，且跟踪能力也强的算法，我们称为基于相关箕舌线自适应滤波算法(CTCLM)。仿真表明，我们改进的算法继承了基于箕舌线自适应滤波算法收敛速度快、计算量小的优点，弥补了其抗噪声性能差的缺点。与其他自适第1页山东大学硕士学位论文应滤波算法的仿真比较表明本文提出的CT

5、CLMS算法是一种跃变跟踪能力强同时抗噪声能力也强的算法。基于二阶累积量(自相关，互相关)的方法不能正确恢复相位信息，而且对附加的高斯噪声信号的影响也不能被消除。高阶统计量能抑制高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声，也是处理非最小相位系统的有效工具，基于高阶累积量的自适应滤波算法己经出现在信号处理的许多应用中。目前基于高阶累积量的自适应滤波算法一般采用的是梯度搜索方法，但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂。将PSO算法用于高阶累积量自适应滤波器参数调整，为滤波器参数的优化提供了一种新的思路。通过计算机模拟仿真的初步实验结果表明基于PSO智能优化算法的自适应滤波算法

6、同样能求得比较理想的滤波器系数，显示了本方法的可行性。一般来说，像PSO优化算法这样的随机搜索算法求解的速度没有梯度搜索算法快，对于采样频率较低的工业控制过程，PSO优化算法求解的速度完全能够满足需要。与梯度搜索的递推方法求解结果比较，PSO算法受非平稳过程模型系统跃变的影响不大，因此PSO算法在求解非平稳模型系统时具有一定的优势。关键词：最小均方误差算法，变步长自适应滤波算法，相关箕舌线，粒子群优化算法，高阶累积量第2页山东大学硕士学位论文AbstractFilteristhemostbasicbutimportanttechniqueinelectroninformati

7、ondomain．Sincetheperformanceofthefiltersometimedecidethecapabilityoftheproduction，manycountyhaveattachedimportancetothetheoryresearchandproductionexploitationoffilter．Adaptivesignalprocessinghasbecomeanewbranchinthisdomainwiththerapiddevelopmentofsignalp