lms算法实验报告.doc

... ... 基于 LMS 算法的自适应均衡器设计及 MATLAB 实现一. 实验目的 1. 了解 LMS 算法的基本原理; 2. 掌握 MATLAB 的使用方法; 3. 初步体会分析问题、研究问题的基本步骤和方法,为以后科研积累经验。二. 实验原理 1. LMS 算法简介在移动通信环境中, 多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真。失真主要表现为码间干扰, 码间干扰是降低数字通信系统性能的一个主要因素。在这样的信道条件下设计实际的数字通信系统以高速传输数据时, 往往不能获得足够准确的信道频率响应用于调制和解调器的最佳滤波器的设计。这是因为在每次通信时信道的路由不同, 对于这样的信道, 要设计最佳固定解调滤波器是不可能的。在这样的情况下, 应该采取信道均衡的方式以减小失真。信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一, 其目的在于克服传送的符号码和符号码之间的相互干扰, 这种干扰是因为信道的非理想特性造成的。由于通信信道可能是未知和变化的, 就需要自适应的调整均衡器, 使得整个传输系统输出的符号码和符号码之间的干扰被消除。信道均衡可以利用发送的训练信号来开始,这称为自动均衡。在设计自适应均衡器的多种方法中,最小均方自适应算法( LMS )采用梯度搜索法, 这使收敛到最优解远比其他算法快, 而且该算法原理简单, 实施容易, 所以目前这一算法已广泛用于计算自适应滤波器的权系数。 2. LMS 算法的原理(1) 自适应滤波原理自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言, 自适应滤波器由两部分组成, 一是滤波器结构, 二是调整滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的结构采用 FIR 或 IIR 结构均可,由于 IIR 滤波器存在稳定性问题,因此一般采用 FIR 滤波器作为自适应滤波器的结构。图 1 给出了自适应滤波器的一般结构。图1 为自适应滤波器结构的一般形式, 图中 x(n) 为输入信号, 通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号 y(n) , 将输出信号 y(n) 与标准信号( 或者为期望信号)d(n) 进行比较, ... ... 得到误差信号 e(n) 。 e(n) 和 x(n) 通过自适应算法对滤波器的参数进行调整,调整的目的使得误差信号 e(n) 最小。自适应滤波器设计中最常用的是 FIR 横向型结构。图 2 是横向型滤波器的结构示意图。其中: x(n) 为自适应滤波器的输入; w(n) 为自适应滤波器的冲激响应: w(n)={w(O) , w(1) ,…, w(N-1)} ; y(n) 为自适应(2) 自适应滤波算法自适应滤波器除了包括一个按照某种结构设计的滤波器,还有一套自适应的算法。自适应算法是根据某种判断来设计的。自适应滤波器的算法主要是以各种判据条件作为推算基础的。通常有两种判据条件:最小均方误差判据和最小二乘法判据。 LMS 算法是以最小均方误差为判据的最典型的算法,也是应用最广泛的一种算法。最小均方误差(Least Mean Square , LMS) 算法是一种易于实现、性能稳健、... ... 应用广泛的算法。所有的滤波器系数调整算法都是设法使 y(n) 接近 d(n) ,所不同的只是对于这种接近的评价标准不同。 LMS 算法的目标是通过调整系数,使输出误差序列 e(n)=d(n)-y(n) 的均