ADAPTIVE EXPONENT SMOOTHING GRADIENT ALGORITHM  

作　　者：裴炳南[1] 李传光[2] 

机构地区：[1]郑州大学电子工程系 [2]北京理工大学自动控制系

出　　处：《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》1997年第1期25-31,共7页南京航空航天大学学报（英文版）

基　　金：国防科学预研基金;河南省自然科学基金

摘　　要：A new algorithm, called the adaptive exponent smoothing gradient algorithm (AESGA), is developed from Widrow′s LMS algorithm. It is based on the fact that LMS algorithm has properties of time delaying and low pass filtering. This paper shows that the algorithm, on the domain of {Ω 1:α∈(0,1)}×{Ω 2:β(0,∞)} , unbiasedly and asymptotically converges to the Winner solution when the signal is a stationary Gauss stochastic process. The convergent property and the performance misadjustment are analyzed in theory. And calculation method of the algorithm is also suggested. Numerical results given by computer simulations show that the algorithm is effective.由于ＬＭＳ算法具有权调节时间延迟和低通滤波的特性，故提出一种新的自适应指数平滑梯度算法。研究表明，当信号是一个高斯平稳过程时，在参数域｛Ω１：α∈（０，１）｝×｛Ω２：β∈（０，∞）｝上，该算法渐进无偏收敛于维纳解。本文给出了算法收敛性能和性能失调的理论分析以及计算公式。计算机模拟的数值结果表明，该算法是有效的。

关 键 词：signal processing adaptive filtering gradient algorithm LMS algorithm computer simulation 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]