作者：刘丹最小均方步长因子系统跟踪系统识别
摘要：为解决现有固定步长和变步长类最小均方（Least Mean Square,LMS）算法在跟踪时变系统中存在的收敛速度慢、稳态失调误差较大的缺陷,提出了一种基于S-L（Sigmoid-Logistic）函数的迭代变步长LMS算法.首先,采用Sigmoid二次型函数构建步长因子的动态调整规则,实现不同误差情况下的自适应稳态调谐;然后通过Logistic函数建立误差信号与迭代时间的联合非线性函数,作为步长因子的控制前端输入信号,从而能够兼顾稳态误差与迭代时间对步长因子的修正作用.仿真结果表明,该方法能够在快速收敛情况下获得较小的稳态失调误差,对未知、时变系统表现出了较快的收敛速度和跟踪精度.
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