基于箕舌线可变步长LMS的空频抗干扰算法

针对空频最小均方（Least mean square，LMS）算法抗干扰性能与收敛速度不能兼顾的问题，提出了一种基于箕舌线可变步长LMS的空频抗干扰算法，简称空频基于箕舌线的可变步长LMS算法（Variable step LMS of tongue-like curve function，TLCVSLMS）算法。在兼顾抗干扰性能与收敛速度的基础上，空频TLCVSLMS算法避免了针对每一个频点人为地选取合适的固定迭代步长因子$\mu$的困难，并根据不同频点的信号功率，对箕舌线函数的幅度因子与形状因子作更精细的调节。仿真实验表明，在抗干扰性能接近的情况下，空频TLCVSLMS算法比空频LMS算法少迭代至少400点，空频TLCVSLMS算法的收敛速度更快，而在收敛速度相同的情况下，空频TLCVSLMS算法比空频LMS算法的抗干扰性能提升至少3 dB以上。