低复杂度VFF机制优化干扰抑制下的递归LS算法

本文主要探讨了在干扰抑制应用领域，递归最小二乘算法(RLS)的一种创新低复杂度变量遗忘因子(VFF)机制。递归最小二平方法是一种常用的在线估计算法，广泛应用于无线通信、信号处理和自适应滤波等场景，其核心在于通过不断更新模型参数以减小残差，从而达到最佳的系统性能。然而，传统RLS方法在处理快速变化的环境或存在强干扰时，遗忘因子的选择往往对算法的收敛速度和稳定性有显著影响。 在该研究中，作者针对这些问题提出了一个新颖的VFF机制。这个机制的关键在于引入了一个与误差相关的时间平均值，作为更新组件的一部分。这种设计使得遗忘因子能够根据实时的系统状态动态调整，从而更有效地抑制干扰，同时保持对信道的高效跟踪。这种方法的主要优势在于它能够自我调整，无需手动设定复杂的参数，从而降低了算法的计算复杂度。 文章深入进行了收敛性和跟踪性能的理论分析，通过数学建模，得到了预测算法平均平方误差(MSE)的解析表达式。这一表达式对于评估算法的性能至关重要，因为它提供了一个量化指标，可以直观地衡量算法在实际应用中的效果。 作者将他们的新VFF机制应用到直接序列码分多址(DS-CDMA)系统中，在非平稳环境中进行了仿真测试。实验结果显示，相比于已有的方法，所提出的VFF机制在保持高性能的同时，显著降低了计算负担。这表明该机制在实际干扰抑制应用中具有很高的实用价值。 总结来说，这项工作为递归最小二乘算法在干扰抑制领域的实际应用提供了一种有效的低复杂度优化策略，不仅提高了系统的稳定性和效率，还为其他类似问题的研究提供了新的思考方向。这对于现代无线通信系统，特别是那些需要快速响应和抗干扰能力的系统，具有重要的理论和实践意义。