自適應(yīng)濾波算法的研究成為當(dāng)今信號(hào)與信息處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)，算法直接影響濾波效果的好壞。隨著信息技術(shù)和通信的發(fā)展，傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波算法面臨著新的挑戰(zhàn)，一些通信系統(tǒng)信道的脈沖響應(yīng)很長(zhǎng)且具備稀疏性，現(xiàn)實(shí)中存在的噪聲往往服從高斯分布，同時(shí)還存在一些沖擊性強(qiáng)的非高斯分布。本文圍繞沖擊噪聲和稀疏自適應(yīng)濾波算法展開(kāi)了詳細(xì)的研究。 具體工作包括可概括如下： 首先，論述了-穩(wěn)定分布的三種定義方式，簡(jiǎn)述了四個(gè)特征參數(shù)對(duì)-穩(wěn)定分布的影響。討論了-穩(wěn)定分布的若干性質(zhì)、分?jǐn)?shù)低階矩和最小離差準(zhǔn)則，研究了如何正確地產(chǎn)生服從-穩(wěn)定分布的隨機(jī)變量。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了-穩(wěn)定分布的脈沖特性。 然后，闡述了自適應(yīng)濾波器的原理，介紹了高斯噪聲下并基于最小均方誤差準(zhǔn)則的兩種經(jīng)典自適應(yīng)濾波算法，即最小均方（LMS）算法和歸一化LMS算法。在此基礎(chǔ)上，介紹了-穩(wěn)定沖擊噪聲條件下的最小平均l p范數(shù)（LMP）算法和歸一化LMP算法，這兩種算法以最小離差準(zhǔn)則代替最小均方誤差準(zhǔn)則，它們是高斯噪聲下自適應(yīng)算法的推廣。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)分析了LMS算法、NLMS算法、LMP算法和NLMP算法的收斂性能，得出了LMP算法和NLMP算法不僅在沖擊噪聲條件下具有很好的收斂性能，，同時(shí)在高斯噪聲條件下也顯示出很好的濾波效果。 最后，介紹了稀疏脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波算法——零吸引最小均方（ZA-LMS）算法和ZA-NLMS算法，該算法將與稀疏特性有密切關(guān)聯(lián)的l1范數(shù)引入LMS算法的代價(jià)函數(shù)中，使得在稀疏系統(tǒng)中占主要地位的零系數(shù)加速收斂,從而顯著提高自適應(yīng)算法的收斂性能。受到這種思想的啟發(fā)，本文提出了零吸引最小平均范數(shù)（ZA-LMP）算法以及其歸一化的ZA-NLMP算法，該算法同樣將范數(shù)引入LMP算法的代價(jià)函數(shù)中。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比了幾種算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差，證明了在較強(qiáng)的沖擊噪聲和稀疏響應(yīng)的條件下，新算法比其它幾種算法表現(xiàn)出更佳的收斂性能，同時(shí)在高斯噪聲環(huán)境下也有較好的濾波效果。

【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN713;TN911.7
【目錄】：

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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