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⛄ 内容介绍
针对紫外光通信中传统自适应最小均方(LMS)算法存在的不足,提出了一种新的变步长LMS(VSS-LMS)算法,利用MATLAB仿真验证了该算法的可行性,以TMS320VC5509为核心设计了数字信号处理(DSP)最小化硬件系统和VSS-LMS算法的软件流程,在硬件上实现了传统LMS算法和新的VSS-LMS算法的自适应滤波,并进行了对比分析,结果表明所提出的VSS-LMS算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,这对紫外光通信接收系统的设计和优化具有一定的参考意义.
⛄ 部分代码
%% System Identification Using VSS - Least Mean Square (LMS) algorithm
%% Start
clc;
clear all;
close all;
%% Simulation parameters
%% Normalized weight difference (NWD)
NWD_LMS_temp(n) = norm(W_LMS-h)./norm(h); % Normalized weight difference of LMS
NWD_VSS_LMS_temp(n) = norm(W_VSS_LMS-h)./norm(h); % Normalized weight difference of VSS-LMS
end
NWD_LMS = NWD_LMS + NWD_LMS_temp; % Sum of NWDs for all independent runs
NWD_VSS_LMS = NWD_VSS_LMS + NWD_VSS_LMS_temp; % Sum of NWDs for all independent runs
end
NWD_LMS=NWD_LMS/runs; % mean value of NWD
NWD_VSS_LMS=NWD_VSS_LMS/runs; % mean value of NWD
% %% Cost function plots
figure
plot(10*log10(NWD_LMS),'','linewidth',2)
hold on
plot(10*log10(NWD_VSS_LMS),'k','linewidth',2)
% line ([0 N],[-SNR -SNR],'linewidth',2,'color','r')
grid on
title('Model fitness');
xlabel('Iterations');
ylabel('Normalized weight difference (NWD) in (dB)');
legend('LMS','VSS-LMS');
saveas(gcf,'MSE_VSSLMS.png','png')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]谷源涛, 唐昆, 崔慧娟,等. 最优变步长最小均方模型和实现算法[J]. 清华大学学报：自然科学版, 2003, 43(1):4.
[1]吕照顺, 吴晗平, 李军雨. 改进的变步长自适应最小均方算法及其数字信号处理[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27(9):5.
