【摘要】：近年來,隨著信號處理技術(shù)的進(jìn)步和通信應(yīng)用領(lǐng)域的擴展,獲取信號的傳感器逐步具有空間分布式、網(wǎng)絡(luò)化等特點,因此,對于分布式自適應(yīng)算法的研究已經(jīng)引起了人們的廣泛關(guān)注。仿射投影算法(Affine Projection Algorithm,APA)的優(yōu)點是收斂速度快,即使當(dāng)輸入信號高度相關(guān)時仍能快速收斂,缺點是抗沖激噪聲性能差;符號算法(Sign Algorithm,SA)的優(yōu)點是抗沖激噪聲性能好,缺點是收斂速度慢。仿射投影符號算法(Affine Projection Sign Algorithm,APSA)結(jié)合了APA快速收斂和SA抗沖激噪聲性能好的優(yōu)點,因此常被用來替代APA以增強算法的魯棒性。然而,無論是單節(jié)點還是分布式APSA算法都存在固定步長值引起的收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間矛盾的問題。本文主要針對此缺陷進(jìn)行研究。首先,本文對自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)及其原理做了簡要的介紹,接著概述了分布式自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論知識,并簡單地分析了最小均方(Least Mean Square,LMS)算法及其典型的改進(jìn)算法的推導(dǎo)過程。其次,針對現(xiàn)有的變步長APSA算法在非穩(wěn)定環(huán)境下跟蹤性能下降的問題,本文提出一種基于修改后的誤差函數(shù)的變步長APSA算法。該算法通過利用無噪先驗誤差的功率作為自變量代入到修改后的誤差函數(shù)中,并將計算出的結(jié)果作為步長函數(shù)對濾波器權(quán)矢量進(jìn)行迭代更新。文中分析了該算法的收斂條件、穩(wěn)態(tài)誤差和計算復(fù)雜度,結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有的幾種變步長APSA算法,新提出的算法能夠取得更快的收斂速度、更低的穩(wěn)態(tài)誤差以及更好的穩(wěn)定性。并通過仿真實驗驗證了上述結(jié)論。最后,針對分布式APSA算法中由固定步長值所導(dǎo)致的收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間矛盾的問題,本文提出一種分布式最大相關(guān)熵變步長APSA算法。該算法利用前一時刻迭代的誤差作為自變量代入相關(guān)熵函數(shù)中,并將計算出的結(jié)果作為步長函數(shù)對濾波器權(quán)矢量進(jìn)行迭代更新。仿真結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有的分布式APSA算法,新提出的算法有效地緩解了由固定步長值引起的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾,提高了算法的性能。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN713

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本文編號：2718358