通信工程課程設(shè)計(jì)-自適應(yīng)通信系統(tǒng)辨識的仿真設(shè)計(jì)-閱讀頁
2024-08-30 10:53本頁面
【正文】 適的步長， 2）確定濾波器初值=[0, 0, 0]T 4. LMS算法 對以下步驟不斷進(jìn)行迭代： 1）=，其中=[, , ] 2）計(jì)算誤差信號= 3） 4）=+1, 回到步驟1） 5. 畫出關(guān)于迭代次數(shù)的曲線 在Matlab中可選用plot函數(shù)●輸入信號為01之間均勻分布的隨機(jī)信號，調(diào)制方式采用8PSK的 LMS算法源代碼： clear all。h=[1 ]。 % number of the input lx=rand(num+2 ,1)。 % output % 8psk modulationfor n=1:num+2 for m=1:8 if x(n)(m1)/8 amp。 end endendpi=。endxpsk=psk(xpsktemp)。ypsk=filter(h,1,xpsk)。y=awgn(y,snr,39。)。 % step sizeWpsk=zeros(3,num+1,length(U))。*xpsk(m:m1+3))*xpsk(m:m1+3)。figure(1)。.39。39。39。xlabel(39。),ylabel(39。)。w139。w239。w339。figure(2)。plot(t(1:300),abs(Wpsk(1,1:300,1)),39。)。k39。w339。title(39。)。μ=39。subplot(2,2,2)。39。xlabel(39。),ylabel(39。)。(b)39。legend(39。,4)。plot(t(1:300),abs(Wpsk(1,1:300,3)),39。)。k39。w339。title(39。)。μ=39。subplot(2,2,4)。:39。xlabel(39。),ylabel(39。)。(d)39。legend(39。,4)。close all。 %channelnum=1000。t=0::。y=filter(h,1,x)。a=30。measured39。% LMS algorithmU=[ ]39。for k=1:length(U) for m=1:num Wpsk(:,m+1,k)=Wpsk(:,m,k)+2*U(k)*conj(y(m+2)Wpsk(:,m,k)39。 endend% plot the resultt=1:1001。plot(t,abs(Wpsk(1,:,1)),39。,t,abs(Wpsk(2,:,1)),39。,t,abs(Wpsk(3,:,1)),39。)。k39。W39。legend(39。,39。,39。,4)。subplot(2,2,1)。.39。xlabel(39。),ylabel(39。)。(a)39。legend(39。,4)。plot(t(1:300),abs(Wpsk(1,1:300,2)),39。)。k39。w339。title(39。)。μ=39。subplot(2,2,3)。39。xlabel(39。),ylabel(39。)。(c)39。legend(39。,4)。plot(t(1:300),abs(Wpsk(1,1:300,4)),39。)。k39。w339。title(39。)。μ=39。第4章 仿真結(jié)果分析 輸入信號 輸入信號為01之間均勻分布的隨機(jī)信號，調(diào)制方式采用8PSK時的仿真結(jié)果。從圖中我們可以看到，三個系數(shù)基本在疊代到第200次收斂到真實(shí)值，可見算法在這種情況下是有效的。而（c）中的μ值過大而導(dǎo)致收斂曲線產(chǎn)生了振蕩現(xiàn)象，但是最后仍舊收斂。因此，合理地對μ的取值將影響LMS算法性能的優(yōu)劣。 輸入為正弦信號時的仿真結(jié)果 ●加入高斯白噪聲時程序運(yùn)行后所得到的圖形：圖 ＝ ，當(dāng)輸入信號為正弦信號，采用LMS算法。，疊代300次后，w3的收斂曲線，, 。得到以上結(jié)果的主要原因是，正弦信號為單一頻率的信號，而LMS算法要求輸入信號的頻率應(yīng)該盡可能豐富，它對頻率簡單的信號是無法估計(jì)出濾波器系數(shù)的。曲線時而收斂時而發(fā)散但最收斂到了真實(shí)值。也就是說當(dāng)μ的取值在不超過1/λmax時，不管收斂速度是快還是慢，曲線最終都會收斂的。采用LMS算法迭代300次后得到曲線除（b）外（a）（c）（d）均是發(fā)散的，因?yàn)樗鼈兊娜≈稻^了1/λmax ，所以導(dǎo)致了曲線發(fā)散。而當(dāng)μ的取值大于1/λmax時，算法所得到的系數(shù)曲線就不在收斂了而是發(fā)散的。μ的取值應(yīng)該在0～1/λmax 之間。得到這種情況的原因是，由于正弦信號是單一頻率信號，而LMS算法要求輸入信號的頻率應(yīng)該盡可能的豐富，它對頻率簡單、單一的信號是無法估計(jì)出濾波
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