本文關(guān)鍵詞：基于最小誤差熵自適應(yīng)濾波算法研究

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【摘要】：自適應(yīng)濾波算法是當(dāng)今世界最具影響的研究熱點(diǎn)之一。其中,傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波算法,如LMS等,因其結(jié)構(gòu)簡單、性能穩(wěn)定、計(jì)算復(fù)雜度低、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于自適應(yīng)信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等工程領(lǐng)域。他們很多都是在高斯噪聲環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)良的性能,而在非高斯噪聲環(huán)境下,性能非常差。因此,如何構(gòu)建魯棒性算法日漸成為了自適應(yīng)濾波研究的核心問題。本文以最小誤差熵(Minimum Error Entropy,MEE)為重點(diǎn)研究內(nèi)容,提出了若干魯棒性自適應(yīng)濾波算法,有效克服了傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波算法在非高斯噪聲環(huán)境下的不足。本文的重點(diǎn)研究內(nèi)容如下:1.通信環(huán)境下的稀疏信道普遍存在,針對傳統(tǒng)的稀疏自適應(yīng)濾波算法只在高斯噪聲環(huán)境下具有最優(yōu)性能,提出了基于MEE的非高斯噪聲環(huán)境下的稀疏自適應(yīng)濾波兩類算法:1)基于懲罰約束稀疏最小誤差熵算法。以最小誤差熵準(zhǔn)則為基礎(chǔ),結(jié)合1l-范數(shù),加權(quán)1l-范數(shù)以及互相關(guān)熵誘導(dǎo)維度(Correntropy Induced Metric,CIM)三種稀疏約束懲罰項(xiàng),提出了零吸引最小誤差熵算法、加權(quán)零吸引最小誤差熵算法和互相關(guān)熵誘導(dǎo)維度最小誤差熵算法等三種新的稀疏自適應(yīng)濾波算法,并進(jìn)行了收斂性分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法在解決非高斯噪聲環(huán)境下的稀疏信道參數(shù)估計(jì)問題表現(xiàn)出優(yōu)異的性能;2)基于MEE準(zhǔn)則的系數(shù)比例稀疏自適應(yīng)濾波算法。通過使用MEE來取代MSE作為自適應(yīng)準(zhǔn)則,并基于能量守恒關(guān)系進(jìn)行收斂性分析得出了保證算法的均方穩(wěn)定充分條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法在脈沖噪聲干擾下具有較強(qiáng)的魯棒性和跟蹤能力。2.針對傳統(tǒng)基于MEE自適應(yīng)濾波算法在算法的精度和收斂速度相悖的問題,提出了基于凸組合MEE自適應(yīng)濾波改進(jìn)算法。該算法在繼承了原有最小誤差熵算法的魯棒性能的同時(shí),還有效的改善了算法的收斂速度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性能。本文基于最小誤差熵準(zhǔn)則,提出了懲罰約束稀疏自適應(yīng)濾波算法、系數(shù)比例稀疏自適應(yīng)濾波算法和凸組合自適應(yīng)濾波算法,并對算法進(jìn)行了收斂性分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法在非高斯噪聲條件下具有良好的收斂性能。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713

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本文編號：1174830