自適應(yīng)濾波已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí)、預(yù)測(cè)、信道均衡和干擾消除等方面,非高斯噪聲背景下自適應(yīng)濾波算法研究是信號(hào)處理的一個(gè)研究熱點(diǎn)。根據(jù)系統(tǒng)單位脈沖響應(yīng)為零或近零的值與非零大值的比例,可將系統(tǒng)分為稀疏系統(tǒng)和非稀疏系統(tǒng)。本文分別研究了自適應(yīng)濾波算法在稀疏和非稀疏系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用。首先,簡(jiǎn)單地介紹系統(tǒng)辨識(shí)中的自適應(yīng)濾波模型、影響濾波算法性能的參數(shù)以及Alpha穩(wěn)定分布等基礎(chǔ)知識(shí)。然后,研究提出了2種應(yīng)用于稀疏系統(tǒng)辨識(shí)的抗脈沖噪聲性能良好的自適應(yīng)濾波算法。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲背景下,將加權(quán)零吸引思想運(yùn)用于最小平均P范數(shù)(LMP)算法,提出了加權(quán)零吸引最小平均P范數(shù)(RZA-LMP)算法,RZA-LMP算法可對(duì)單位脈沖響應(yīng)的零和非零系數(shù)加以區(qū)分。為了進(jìn)一步緩解RZA-LMP算法收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾,提出了變步長(zhǎng)加權(quán)零吸引最小平均P范數(shù)(VSS-RZA-LMP)算法。仿真結(jié)果表明,VSS-RZA-LMP算法最優(yōu),RZA-LMP算法優(yōu)于ZA-LMP算法。在不同稀疏度下,VSS-RZA-LMP算法均能夠有效地緩解收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾,收斂速度最快,穩(wěn)態(tài)誤差最小。接著,研究提出了2種應(yīng)用于...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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圖12木論亨的研究?jī)?nèi)奔和目標(biāo)

本論文的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)系統(tǒng)研究Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下自適應(yīng)濾波算法及其應(yīng)用：非線性/線性系統(tǒng)辨識(shí)、主動(dòng)噪聲控制、自適應(yīng)波束形成、分布式濾波。提出一系列改進(jìn)新算法，利用數(shù)學(xué)分析證明其收斂性，理論值。并仿真驗(yàn)證；(2)提出基于新代價(jià)函數(shù)的幾種AN....

圖1.1用于系統(tǒng)辨識(shí)的自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文1第1章緒論1.1研究背景及意義自適應(yīng)信號(hào)處理[1]已成為現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。自適應(yīng)濾波算法為其核心內(nèi)容之一，它能夠在輸入過(guò)程的統(tǒng)計(jì)特性未知或動(dòng)態(tài)變化時(shí)，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)濾波器權(quán)重系數(shù)，從而滿足某種最佳準(zhǔn)則的要求。自適應(yīng)濾波器的基本應(yīng)用分別....

圖1.2KAF算法用于第n次迭代的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br>
杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文41.2.2.1高斯噪聲下的KAF及其稀疏化算法1)KAF算法LiuWF等人將核方法應(yīng)用到LMS算法中，提出的KLMS算法[8]能夠有效地處理多種非線性問(wèn)題。AP類算法通過(guò)重復(fù)利用過(guò)去多個(gè)時(shí)刻的輸入信號(hào)和誤差信號(hào)，可以減小隨機(jī)梯度噪聲。為了進(jìn)一步提高A....

圖1.3抗脈沖噪聲的KAF及其稀疏化算法分類1)KAF算法2011年，ZhaoS等人在KAF中引入MC準(zhǔn)則，提出了基于隨機(jī)梯度下降的核最大相關(guān)

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6三類抗脈沖噪聲性能良好的KAF及其稀疏化算法[46-54]，具體分類如圖1.3所示。圖1.3抗脈沖噪聲的KAF及其稀疏化算法分類1)KAF算法2011年，ZhaoS等人在KAF中引入MC準(zhǔn)則，提出了基于隨機(jī)梯度下降的核最大相關(guān)熵(KernelMaxi....

本文編號(hào)：3898685