RLS自适应滤波器 RLS算法步骤令P(n)=R-1(n)w步骤1:初始化： (0) 0, P(0) 1I, 是一个正数
步骤2:更新：对n=1,2,…计算e(n) d (n) w H (n 1)x(n)k (n) P ( n 1)x( n) Kalman增益向量 x H (n)P (n 1)x(n) 1 P ( n) [ P ( n 1) k (n) x H ( n)P ( n 1)]
w (n) w (n
1) k (n)e * (n)现代信号处理 35
RLS自适应滤波器 RLS算法的收敛速度问题因而w (n) w (n 1) k (n)e * (n)
k ( n ) P ( n) x ( n)*
w (n) w (n 1) P(n)x(n)e ( n)故作为比较,再次重列LMS算法迭代式：w (n 1) w (n) (n)e* (n)x(n)
结论: RLS算法在权向量的更新方程中,比LMS算法多了迭代矩阵P(n),而该矩阵可看作代价函数二阶导数矩阵的近似逆矩阵,因此RLS收敛速度快于LMS算法.现代信号处理 36