發(fā)布時(shí)間：2018-05-17 18:02

  本文選題：α穩(wěn)定分布 + 自適應(yīng)濾波��； 參考：《彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)最小均方類算法在非高斯噪聲中自適應(yīng)濾波性能下降的問題,提出了一種基于梯度范數(shù)的變步長(zhǎng)歸一化最小平均p范數(shù)算法。算法將α穩(wěn)定分布作為非高斯噪聲分布模型,依靠梯度范數(shù)與均方權(quán)值偏差(MSD)的關(guān)系自適應(yīng)調(diào)整步長(zhǎng),加快收斂速度的同時(shí)減小穩(wěn)態(tài)誤差,理論推導(dǎo)證明了算法的有效性。仿真結(jié)果表明,在非高斯噪聲條件下,該算法具有更好的收斂性能和抗突變能力以及更小的穩(wěn)定誤差。
[Abstract]:Aiming at the degradation of adaptive filtering performance of traditional least mean square algorithm in non-Gao Si noise, a variable step size normalized minimum average p-norm algorithm based on gradient norm is proposed. The algorithm regards 偽 -stable distribution as a non-MSD noise distribution model, adaptively adjusts the step size by the relationship between the gradient norm and the deviation of the mean square weight, accelerates the convergence speed and reduces the steady-state error. The theoretical derivation proves the validity of the algorithm. Simulation results show that the algorithm has better convergence performance, anti-mutation ability and smaller stability error under non-Gao Si noise conditions.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;93861部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372166) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2014JM8308)資助
【分類號(hào)】：TN713;TN911.7

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本文編號(hào)：1902327