介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方(LMS,Least Mean Squares)和递归最小二乘(RLS,RecursiveLeast Squares)自适应算法进行仿真分析及对比研究。仿真结果及实例均表明,两种算法都能有效抑制和抵消各种干扰,但相比之下,RLS算法具...介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方(LMS,Least Mean Squares)和递归最小二乘(RLS,RecursiveLeast Squares)自适应算法进行仿真分析及对比研究。仿真结果及实例均表明,两种算法都能有效抑制和抵消各种干扰,但相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能及稳定性。展开更多
针对卫星信号接收中干扰信号功率远大于有用信号功率的问题,根据功率倒置阵列原理,尝试使用递归最小二乘方(Recursive Least Square,RLS)算法和最小均方(Least Mean Square,LMS)算法来求功率倒置阵的最优权值,并对不同阵元数目和不同干...针对卫星信号接收中干扰信号功率远大于有用信号功率的问题,根据功率倒置阵列原理,尝试使用递归最小二乘方(Recursive Least Square,RLS)算法和最小均方(Least Mean Square,LMS)算法来求功率倒置阵的最优权值,并对不同阵元数目和不同干扰功率条件下这两种算法从功率倒置阵列性能方面进行比较和评估,以探讨各自的优点和不足。实验结果表明,基于RLS和LMS的功率倒置阵列算法均可使天线阵列在干扰来向上自动生成零陷,零陷的深度随阵元数目和干扰功率的增加而加深。展开更多
文摘介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方(LMS,Least Mean Squares)和递归最小二乘(RLS,RecursiveLeast Squares)自适应算法进行仿真分析及对比研究。仿真结果及实例均表明,两种算法都能有效抑制和抵消各种干扰,但相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能及稳定性。
文摘针对卫星信号接收中干扰信号功率远大于有用信号功率的问题,根据功率倒置阵列原理,尝试使用递归最小二乘方(Recursive Least Square,RLS)算法和最小均方(Least Mean Square,LMS)算法来求功率倒置阵的最优权值,并对不同阵元数目和不同干扰功率条件下这两种算法从功率倒置阵列性能方面进行比较和评估,以探讨各自的优点和不足。实验结果表明,基于RLS和LMS的功率倒置阵列算法均可使天线阵列在干扰来向上自动生成零陷,零陷的深度随阵元数目和干扰功率的增加而加深。