QRD-LSL自适应滤波器实验报告

QRD-LSL（快速旋转降阶最小二乘）自适应滤波器是一种用于信号处理领域的技术，它可以适应信号的时变特性，并在存在干扰和噪声的环境中有效地工作。自适应均衡器是自适应滤波器应用的一种，其主要目的是通过估计并抵消通信信道的失真来改善信号质量。本实验报告主要关注QRD-LSL算法在设计自适应均衡器中的应用，并将其与RLS（递归最小二乘）算法进行比较分析。 实验的目的在于通过实验操作来加深对QRD-LSL算法的理解，掌握其原理，并探究影响算法性能的关键因素，例如特征值扩散度以及变换因子对自适应均衡器性能的影响。通过对比实验，分析QRD-LSL与RLS算法在处理有失真线性信道时的性能差别。 自适应均衡器的工作原理可以描述为：通过信道的随机数列发生器生成测试信道用的序列，然后模拟接收器中加性白噪声的影响。信道模型采用升余弦函数表示，其参数决定了均衡器抽头输入相关矩阵的特征值分布和幅度失真的大小。均衡器的抽头数目以及与之相关的特征值扩散度是影响均衡效果的重要因素。在实验中，均衡器的最优抽头权值是通过对信道输入的延时来获得的，以此提供均衡器的期望响应。 实验内容具体包括对特征值扩散度的影响的研究、对变换因子的影响的研究以及脉冲响应的仿真。特征值扩散度是指特征值在数值上的变化范围，较大的扩散度意味着更宽的特征值分布，这通常会导致自适应均衡器的性能下降。变换因子的选择则会影响到均衡器的收敛速度和稳定性。 在实验流程方面，通过RLS算法生成多个run文件，每个文件代表一组实验参数。程序初始化后，产生序列x，并通过信道模型与信道脉冲响应卷积。卷积结果中加入噪声，重新排列后利用QRD-LSL算法计算误差信号，并重复实验直至达到预定次数，最后计算均方误差以结束程序。 实验结果表明，在高信噪比的情况下，QRD-LSL算法与RLS算法的学习曲线路径相似。特征值扩散度对自适应均衡器的影响体现在不同扩散度情况下，均衡器的学习曲线显示出不同的收敛速度和稳定性。变换因子的集平均随时间的变化规律遵循所谓的逆定律。通过对不同特征值扩散度和变换因子的研究，可以更好地理解这些参数对自适应均衡器性能的影响，从而在设计均衡器时做出更合理的参数选择。 QRD-LSL自适应滤波器在自适应均衡器中的应用需要对算法原理和关键参数有深入的理解和分析，通过实验观察和比较不同参数对均衡效果的影响，可以进一步优化和调整算法，以适应各种信号处理的需求。