作者：董玮; 胡冰新牛顿算法相关矩阵仿真
摘要：在LMS牛顿算法中权值的更新采用了输入信号矢量的相关矩阵估计,不同的估计方法对算法的性能影响很大,该文分析了一种改进相关矩阵估计的LMS牛顿算法,该算法通过对LMS牛顿算法中的相关矩阵采用改进的指数加权估计,大大提高了算法的性能,同时维持了适中的计算复杂度.此外,还比较了LMS牛顿算法与RLS算法,从原理上说明了它们的密切联系;指出算法改善性能的关键在于变步长特性,即步长随着时间增加而逐渐变小,使得算法既可以保持较快的收敛速度,又获得了较小的失调.算法在智能天线中的仿真结果表明,该算法具有比常规LMS牛顿算法更优的性能.
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