基于最小均方滤波的RTO预测算法

传统的传输控制协议(TCP)中的重传超时值(RTO)设置过于保守,且RTO预测算法对于往返时延(RTT)变化的响应过于缓慢,造成长时间的无谓等待,降低了带宽利用率。为了解决这些问题,该文提出了基于最小均方(LMS)滤波的预测算法。为了验证新算法的性能,选择了大量有代表性的网址进行试验,对新旧两种算法的预测结果进行比较,并做了性能分析。试验结果证明,该文提出的算法相比于原算法,具有能很快达到稳定,稳定后的预测误差小,对RTT变化的响应快等特点,提高了传输性能。     

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方（least mean square,LMS）算法在时变信道的最小稳态均方偏差（mean square deviation,MSD）由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方（multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS）算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。     

正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,改进算法更具优势。仿真结果显示,改进算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。     

最优变步长最小均方模型和实现算法

为了解决最小均方(leastmeansquare,LMS)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,在独立假设的条件下,从滤波器系数均方误差的角度,提出了最优步长定理,证明了最优步长和均方误差之间存在一一对应的关系。并以此构造了最优变步长LMS(optimalvariablestep-size,OVS-LMS)模型。推出了最优步长的递推式,讨论了最优初始化相对步长的选取方法。综合以上的分析结果,提出了该模型的实现算法。计算机仿真证明了该算法和OVS-LMS模型的学习曲线是非常相近的,因而该算法在独立假设条件下是最优的变步长LMS算法。     

MC-DS/CDMA系统中最小均方误差检测器

如何抑制多址干扰 ,同时降低实现复杂度 ,是研究MC- DS/ CDMA系统的关键之一。论文在已有的联合最小均方误差 (MMSE)检测器的基础上 ,提出了两种基于单载波的MMSE检测器结构 ,即 MMSE- MRC结构和 MMSE- MMSE结构 ,比较了几种接收机的性能。仿真表明 :MMSE- MRC和 MMSE- EGC的性能与传统的解扩— MRC结构相近 ,不能有效地抑制多址干扰。当载波数较小或较大时 ,MMSE-MMSE的性能接近联合 MMSE检测器 ,而计算量只有O(N3/ M2 +M3) ,远小于联合 MMSE检测器的计算量 ,有利于工程实现。     

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。     

基于X滤波最小均方算法的冲击振动自适应逆控制

针对冲击振动控制的自身特点及已有算法的缺陷，提出了冲击振动的自适应逆控制方法。该方法能够根据不同的负载特性自适应地调节逆控制器参数，在时域实现了冲击振动控制，完全克服了频域方法中低频分辨率低、易产生溢出的问题。同时，针对X滤波最小均方(LMS)算法运算量大、收敛速度慢的缺点，提出了一种快速X滤波LMS算法，运用批处理技术，使码元间的平均计算量减小。试验表明，该方法使控制精度提高了约50％，明显优于已有的控制方法。     

基于最小均方误差的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据最小均方误差准则,提出一种改进型IRA译码算法。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显地提高。     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰。     

采用最小均方算法的自适应横向滤波器

文章首先简单介绍了LMS算法和采用此算法的系统结构图,随后分别给出了MATLAB和SIMULINK的具体实现及其运行结果,最后针对迭代步长对系统性能的影响情况进行简明的讨论。结果证明,采用LMS算法得出的结果与准确值的偏差在工程上完全可以接受,并且算法容易实现。     

UDP协议下支持透明计算模式的RTO算法

NSAP(network storage access protocol)协议是透明计算系统采用的核心协议,而RTO(retransmission timeout)算法是保证NSAP协议可靠性和效率的重要技术。现有的RTO算法而在透明计算环境下性能较差。该文通过分析NSAP协议报文RTT(round trip time)的统计特性,在Eifel算法的基础上,提出增强的Eifel算法(E-Eifel)。E-Eifel算法选择计算出的RTT最大值和Eifel算法的RTO值中较大的一个作为自己的RTO值。实验表明E-Eifel算法可以显著降低伪超时数,提高NSAP协议的数据传输效率,从而提高透明计算系统的性能。     

基于最小二乘法的BP算法

标准BP神经网络算法收敛速度慢是限制其广泛应用的主要原因．为此，以标准BP算法为基础，应用最小二乘法理论，提出了一种收敛速度快的BP算法——NLMsBP算法．仿真结果表明，和标准BP算法及其它改进形式比较，NLMSBP算法收敛速度大大提高，稳定性并未降低，这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合提供了算法基础．该算法缺点是计算量大，所需计算机内存大，不适于大型网络的计算．     

基于贝叶斯最小均方差的OCT图像散斑处理

对于光学相干层析图像中的散斑噪声,提出了一种基于贝叶斯的降噪算法.通过将带有噪声的成像数据放在对数空间中,从噪声的高斯分布中抽取样本,根据图像相邻像素之间的相关性,对样本内的像素赋予相应的权值,用加权直方图估计后验分布,并运用一般贝叶斯最小均方差得出图像的无噪声数据.该算法与传统的小波变换降噪和中值滤波去噪相比,在信噪比(SNR)和等效视数(ENL)方面都有明显的改善,在一定程度上提升了图像质量.     

一种基于滑动最小二乘法的精确同步方法

最小二乘拟合鉴相曲线的方法可以实现精确同步,但其只能工作在很小的误差范围内,适用范围窄。提出一种基于正斜率和误差平方和最小准则的滑动最小二乘精确同步方法,该方法在粗同步前后各一个码片范围内进行滑动搜索选出最优测量结果。分析和仿真结果表明,该方法具有很强的抗噪声能力,并且在粗同步误差较大时依然具有很高的测量精度。     

基于张量罚偏最小二乘的自动图像标注

如何有效地挖掘变量与标签之间的相互关系和处理高维数据是自动图像标注的两个具有挑战性的问题。以往的自动图像标注都是基于向量模式的学习算法,这样一方面产生高维数据,另一方面破坏了图像数据的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失。向量模式下的罚偏最小二乘算法(penalized partial least square,PPLS)可以在获取变量和标签相关性的同时,进行维度约简。在PPLS的基础上,提出基于张量罚偏最小二乘算法(tensor-PPLS)。首先构造图像的张量数据形式,然后采用多线性主成分分析(MPCA)进行降维预处理,最后用tensor-PPLS进行图像标注。在图像标注的三个标准数据集上,提出的算法标注结果明显优于传统的基于向量模式的学习算法。     

基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案.理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中.     

基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方算法

为解决传统凸组合自适应滤波算法在联合参数迭代计算量大、算法收敛速度慢、跟踪性能差等问题,提出了一种基于一种新的S型函数快速凸组合最小均方(SCLMS)算法;该算法用一种新的S型函数,代替Sigmoid函数,在保证和CLMS算法相同稳态误差情况下,避免了指数运算,减少了计算量;同时也提高了收敛速度和信号的跟踪性能。通过独立高斯白噪声作为输入信号算法仿真、相关噪声作为输入信号算法仿真;以及非平稳环境下算法仿真;并对三种仿真结果进行了分析,验证了该算法性能可靠有效。