RLS自适应均衡给出与LMS算法的比较

资 源 简 介

RLS自适应均衡给出与LMS算法的比较

详 情 说 明

RLS（递归最小二乘）自适应均衡与LMS（最小均方）算法是信号处理中两种经典的均衡技术，核心差异体现在收敛性能与计算复杂度上。

RLS通过递归更新权重矩阵，利用历史数据的最小二乘误差优化当前参数。其优势在于收敛速度显著快于LMS，尤其适用于非平稳信号环境，能快速跟踪信道变化。但由于需要维护和逆更新相关矩阵，计算复杂度为O(N²)，对硬件资源要求较高。

相比之下，LMS基于瞬时梯度下降，仅通过当前误差调整权重，计算复杂度仅为O(N)，实现简单且内存占用低。然而，其收敛速度受步长因子限制，在相关性强或噪声较大的信道中表现较差。

实际选择需权衡场景需求：若追求实时性与低功耗（如嵌入式系统），LMS更合适；若需高速收敛（如5G通信），RLS值得优先考虑。