本文關(guān)鍵詞： 自適應(yīng) 非負(fù)性約束 系統(tǒng)識別 最小四次均方 性能分析　出處：《蘇州大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：自適應(yīng)濾波技術(shù)在回聲消除、信道均衡、系統(tǒng)辨識、信號增強(qiáng)、自適應(yīng)波束形成、噪聲消除以及主動噪聲控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。在一些應(yīng)用中,由于受到系統(tǒng)內(nèi)在的物理特性的限制,在進(jìn)行系統(tǒng)辨識時,需要對待估計(jì)的未知系統(tǒng)系數(shù)的最優(yōu)值添加非負(fù)性約束條件。非負(fù)性約束條件下的最優(yōu)化問題在理論和工程實(shí)踐中經(jīng)常涉及,是目前的研究熱點(diǎn)之一,例如非負(fù)最小二乘、非負(fù)矩陣分解等理論及其在天體物理圖像去模糊、計(jì)量化學(xué)光譜發(fā)散反卷積、高光譜圖像分析等問題中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的最小二乘法需要進(jìn)行批處理,因此不適合用來在線處理非負(fù)性約束條件下的系統(tǒng)辨識問題。為了解決非負(fù)約束下的系統(tǒng)識別問題,Chen等人基于定點(diǎn)迭代策略和隨機(jī)梯度法,提出了非負(fù)最小均方算法(NNLMS),并分析了該算法的權(quán)值和二階矩性能。由于非負(fù)最小均方算法是迭代進(jìn)行系統(tǒng)辨識的,因而該算法適用于實(shí)時系統(tǒng)識別問題。盡管NNLMS算法實(shí)現(xiàn)簡單且其計(jì)算復(fù)雜度較低,但當(dāng)系統(tǒng)干擾不是高斯白噪聲時,如余弦噪聲、均與分布噪聲以及二值分布噪聲,其收斂速度較慢。本文首先以估計(jì)誤差四次方的期望值作為代價函數(shù),然后基于定點(diǎn)迭代策略推導(dǎo)出了非負(fù)最小四階矩算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)系統(tǒng)干擾是大功率的余弦噪聲、均勻分布噪聲或二值分布噪聲時,它比非負(fù)最小均方算法具有更優(yōu)的性能。其次本文還分析了該自適應(yīng)算法的權(quán)值性能以及均方誤差性能。最后,本文還提出了一種非負(fù)最小對數(shù)絕對誤差(NNLLAD)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在系統(tǒng)輸出端疊加干擾是脈沖噪聲時,該算法比已有的符號非負(fù)最小均方算法具有更優(yōu)的性能。
[Abstract]:Adaptive filtering is widely used in the fields of echo cancellation, channel equalization, system identification, signal enhancement, adaptive beamforming, noise cancellation and active noise control. Because of the limitation of the inherent physical characteristics of the system, in the identification of the system, The problem of optimization under nonnegative constraints is often involved in theory and engineering practice, and it is one of the research hotspots at present, such as non-negative least squares. The theory of nonnegative matrix factorization and its application in astrophysical image deblurring, stoichiometric spectrum divergence deconvolution, hyperspectral image analysis, etc. In order to solve the problem of system identification under non-negative constraints, Chen et al based on fixed point iterative strategy and stochastic gradient method. A non-negative least mean square algorithm (NNLMS) is proposed, and its weight and second-order moment performance are analyzed. Since the non-negative least mean square algorithm is iterated to identify the system, Although the NNLMS algorithm is simple to implement and its computational complexity is low, when the system interference is not Gao Si white noise, such as cosine noise, both distributed noise and binary distributed noise. The convergence rate is slow. First, the expected value of the fourth power of the estimation error is taken as the cost function, then the non-negative minimum fourth order moment algorithm is derived based on the fixed-point iterative strategy. The experimental results show that the system interference is a high-power cosine noise. In the case of uniformly distributed noise or binary distributed noise, it has better performance than the non-negative least mean square algorithm. Secondly, the weight performance and mean square error performance of the adaptive algorithm are analyzed. In this paper, a non-negative minimum logarithmic absolute error (NNLLAD) algorithm is also proposed. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than the existing signed nonnegative least mean square algorithm when the superimposed interference at the output end of the system is impulsive noise.
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN713

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本文編號：1550578