分布式自適應(yīng)濾波算法是一種通過分布式網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點所具有的自適應(yīng)信號處理能力,按照特定的協(xié)作方式與鄰居節(jié)點進(jìn)行信息交互,實現(xiàn)對感興趣參數(shù)有效估計的方法,已被廣泛應(yīng)用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測等領(lǐng)域。其中,分布式仿射投影算法（Distributed affine projection algorithm,DAPA）是重要的研究分支之一,該類算法可在輸入信號高度相關(guān)時仍快速收斂,缺點是抑制具有脈沖特性的非高斯噪聲能力弱,而且因固定步長所引起的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差矛盾也較大。為此,本文通過對DAPA算法的深入研究,對其進(jìn)行了有效改進(jìn)。首先,深入研究了穩(wěn)健統(tǒng)計理論中的Wilcoxon范數(shù),根據(jù)其核心——評分函數(shù)的范圍特點采用符號函數(shù)作為新的評分函數(shù),形成了新的Wilcoxon范數(shù)表達(dá)式,并將其作為新的代價函數(shù)替換了DAPA算法中的L2范數(shù),推導(dǎo)出了新的更新方程,實現(xiàn)了在迭代過程對非高斯噪聲的抑制;其次,為進(jìn)一步提升算法的收斂速度,本文又通過符號函數(shù)對更新方程的殘差部分進(jìn)行了歸一化處理;然后,考慮到固定步長的局限性,通過對變步長函數(shù)的推導(dǎo),并采用迭代方式實現(xiàn)了誤差信號對步長的控制,即在初始階段選擇較小... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基本的自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文10脈沖性的異常點不敏感，圖2.2展示了它的這種特性。圖2.2中有20個待估計的數(shù)據(jù)樣本點，并存在30%的異常值，這些異常值破壞了樣本數(shù)據(jù)�？梢钥吹剑勺钚《斯烙嬍墚惓Ｖ涤绊懙玫浇y(tǒng)計結(jié)果與真實函數(shù)相差較大，而由Wilcoxon方法對異常值很不敏感，所得的估計函數(shù)與原函數(shù)y10x2基本一致。圖2.2Wilcoxon估計與最小二乘估計的比較Fig.2.2ThecomparisonbetweentheWilcoxonestimationandleastsquareestimationWilcoxon范數(shù)對異常點的不敏感性得益于其代價函數(shù)的定義。范數(shù)的定義需要通過評分函數(shù)(u)來描述[60,61]。(u)是一個遞增函數(shù)，并滿足120(u)（2.5）其自變量u]1,0[是實數(shù)。維數(shù)為L的向量LL],,,[Rvvv21v,其Wilcoxon范數(shù)定義為：1()()1LiiWilcoxoniRvvLv（2.6）其中，iv表示向量v的第i個分量，)(ivR表示iv在新構(gòu)成的升序排列的向量],,,[Lnew)()2()1(vvvv（)()2()1(Lvvv）中的對應(yīng)位置序號。另外，評分函數(shù)(u)通常選擇為[62](u)12(u0.5)（2.7）

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文式網(wǎng)絡(luò)下進(jìn)行研究。圖 3.2 給出了擴(kuò)散式網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的信息交換過程，假設(shè)圖中節(jié)點k 是節(jié)點l 的相鄰節(jié)點，同時l 也是節(jié)點k 的相鄰節(jié)點，定義一對非負(fù)組合權(quán)重系數(shù), ,{ , }k l l kc c 來表示鄰居節(jié)點之間信息交換的特點。其中l(wèi),kc 用于表示節(jié)點k 從節(jié)點l 接收數(shù)據(jù)的程度，并用k,lc 表示節(jié)點l 接收其鄰居節(jié)點k 數(shù)據(jù)的程度。, ,{ , }k l l kc c 可以是不同的，如圖 3.2 所示，兩節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換可以是雙向的。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2921171