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时间:2020-03-26
《稳健的仿射投影符号自适应滤波算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第l期2017年1月仪器仪表学报ChineseJo哪alofScientificInstnlmentV01.38No.1Jan.2017稳健的仿射投影符号自适应滤波算法郭莹,白艳梅(沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870)摘要:非高斯的冲击噪声在现实世界广泛存在,严重影响了基于£:范数优化准则的自适应滤波算法的性能。在各类自适应滤波算法中仿射投影符号算法(APSA)结合了仿射投影算法(APA)良好的收敛特性和符号算法对非高斯冲击噪声干扰的抑制能力,因而其在非高斯冲击噪声条件下具有良好的性能。但是该算法的
2、步长选择是固定的,且未考虑系统稀疏特性,因而在参数选择和收敛速度方面有一定的局限性。将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起,引入步长函数,提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法一变步长的改进比例仿射投影符号算法(Vss.IPAPsA)。该算法不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾,同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真实验结果验证了其稳健性和有效性。关键词:自适应滤波;仿射投影符号算法;冲击噪声;步长函数;稀疏系统中图分类号:-I№11.7TH70l文献标识码:A国家标准学科分类
3、代码:5lO.40RobustamneproIjectionsignadaptiVe6lteringalgoritIⅡnGuoYing,BajYanmei(S如蒯矿坳册m幻nSc如wen以E,画,聊^ng,Sk,咿昭U妇圯瑙渺矿死如几。锄,妣,咿昭J,0870,蕊i眦)Abstract:Non.Gaussianimpulsivenoises访delyexistinrealworld,whichseriouslyimpactsonthepe—'0Hnanceofthead印tivefilteringaIgorithmsb
4、鲫甜on如no肌叩tirnizationcriterion.Inv撕oustypesofadaptivefilteringalgorithms,theamnepmjections咖a190ritlIm(APSA)combinestIle900dconvergencefeatureoftheamneprojectionalgorithm(APA)锄dthesuppressionc印abilityofthesignalgorithm(SA)fornon-G跏ssi狮impulsivenoises.Thus,ith鹊900d
5、perfbHn帅ceinnon—Gaussi粕impIllsiVenoiseconditioIls.However,tlIestepsizeofAPsAisfixed龃ddoesnotconsiderthesystemspars畸,sot}IattherearecenainliIIlitationinp张吼eterselectionaIldconvergencespeed.nere{’ore,inthisp印er,thev撕ablestep—sizemethodaJldpmponionmat血th伽glltarecom
6、binedtogelher,thestepsizefunctionisintroduced,蚰dambustaffineprojections咖adaptivefiIt甜ngalg撕thm—thev撕ablestep-sizeimpmvedproportion施nepmjecti叽s细algorithm(VSS—IPAPsA)ispmposed,whichc粕notoIllyalleViatethecon咖dictionbetweenconvergencespeed卸dsteady—staternis—a由ustmen
7、t,butalsoincreasetheadaptability0fthesystemtodi‰remsparsity粕dnoisech蝴cteristics.TheoreticalanalysisandsimulationresultsdemonstratetlIe雒bctivenessandrobustnessofthea190rithm.Kq唧ords:adaptivefiltering;础ineprojectionsigIIa190ri山m;impulsivenoise;stepsizefunction;spa
8、rsesystem1引言自适应滤波算法在很多领域都有广泛的应用,如声学和网络回声消除、噪声抑制,信道估计等‘141。文献[5]提出的仿射投影算法(蛐neprojectionalgorithm,APA)及其改进算法是一类重要的自适应滤波算法,该类算法在输入信号相关性较高的情况下仍具有良好的收敛性能。目前大多数算法是基于高斯噪声假设和
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