摘要：传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 d B以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。

摘要：针对通信中的回声抵消,介绍了一种简化的仿射投影算法,通过对仿射投影的简化,减小了算法复杂度,并对算法进行了鲁棒性设计,提高了算法的抗干扰能力和对近端语音的鲁棒性。仿真表明,算法在保持APA算法的收敛速度和信道跟踪能力的同时,具有较高的稳定性和可靠性。

摘要：本文提出了两种基于多带结构的仿射投影符号子带自适应滤波器(Affine Projection Sign Subband Adaptive Filter,AP-SSAF)的改进方法。针对稀疏系统的系统识别,设计了两种子带自适应滤波器。首先给出了AP-SSAF的变正则化参数更新方程,文中采用随机梯度下降法来更新正则化参数,来使系统的均方偏差最小化,该方法能同时兼顾快速收敛及低稳态失调。其次将权重分布矩阵引入AP-SSAF得到系数比例AP-SSAF,该方法能够利用系统的稀疏性提高AP-SSAF的收敛性能。仿真中将本文所提算法用于一般系统识别以及回波抵消,实验结果验证了本文的算法对脉冲噪声具有稳健性,具有较好的跟踪性能,并具有较快的收敛速度及低稳态失调。