分布式自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)因其在環(huán)境監(jiān)測和頻譜感知等領(lǐng)域的應(yīng)用而受到廣泛關(guān)注。其中,擴(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波（Diffusion Subband Adaptive Filtering,DSAF）算法采用擴(kuò)散策略與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交換并使用子帶技術(shù)解決了分布式網(wǎng)絡(luò)中輸入信號存在相關(guān)性的問題。但實(shí)際應(yīng)用場景中廣泛存在的具有脈沖特性的非高斯噪聲會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)的DSAF算法發(fā)生性能退化甚至完全失效。本文深入研究了非高斯噪聲對DSAF算法的影響,將最大相關(guān)熵準(zhǔn)則（Maximum Correntropy Criterion,MCC）作為新的代價(jià)函數(shù),推導(dǎo)出最大相關(guān)熵?cái)U(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波（Maximum Correntropy Criterion Diffusion Subband Adaptive Filtering,MCC-DSAF）算法。在MCC-DSAF算法中,當(dāng)誤差信號受到非高斯噪聲影響較大時(shí),自適應(yīng)濾波器權(quán)系數(shù)幾乎不更新,保證了算法的穩(wěn)定性;當(dāng)誤差信號變化較小時(shí),濾波器權(quán)系數(shù)以較大步長完成更新,保證了算法的收斂速度。同時(shí),考慮到水聲通信、電話會(huì)議等系統(tǒng)的稀疏特性,本文將自適應(yīng)增益矩陣技術(shù)與MCC-DSAF... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究意義與目的
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 分布式估計(jì)的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 擴(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波算法的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 相關(guān)熵的研究現(xiàn)狀
        1.3.4 稀疏信號處理的研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 章節(jié)安排
第2章 子帶自適應(yīng)濾波算法
    2.1 自適應(yīng)濾波器原理及性能指標(biāo)
    2.2 子帶自適應(yīng)濾波器基礎(chǔ)
        2.2.1 多速率系統(tǒng)
        2.2.2 濾波器組
        2.2.3 基于多帶結(jié)構(gòu)的歸一化子帶自適應(yīng)濾波算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 分布式自適應(yīng)濾波算法
    3.1 常見的高斯噪聲下擴(kuò)散式自適應(yīng)濾波算法
        3.1.1 擴(kuò)散式最小均方算法
        3.1.2 擴(kuò)散式仿射投影算法
        3.1.3 擴(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波算法
    3.2 常見的非高斯噪聲下穩(wěn)健擴(kuò)散式自適應(yīng)濾波算法
        3.2.1 擴(kuò)散式符號誤差LMS算法
        3.2.2 擴(kuò)散式仿射投影符號算法
        3.2.3 擴(kuò)散式符號子帶自適應(yīng)濾波算法
        3.2.4 單獨(dú)加權(quán)因子的擴(kuò)散式符號子帶自適應(yīng)濾波算法
        3.2.5 擴(kuò)散式最大相關(guān)熵自適應(yīng)濾波算法
    3.3 常見的稀疏系統(tǒng)穩(wěn)健擴(kuò)散式自適應(yīng)濾波算法
        3.3.1 改進(jìn)比例擴(kuò)散式符號子帶自適應(yīng)濾波算法
        3.3.2 單獨(dú)加權(quán)因子的改進(jìn)比例擴(kuò)散式符號子帶自適應(yīng)濾波算法
    3.4 算法仿真及分析
        3.4.1 仿真條件
        3.4.2 仿真結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 本文提出的新算法
    4.1 最大相關(guān)熵?cái)U(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波算法
    4.2 最大相關(guān)熵改進(jìn)比例擴(kuò)散式子帶自適應(yīng)濾波算法
    4.3 算法性能分析
        4.3.1 變量定義及假設(shè)
        4.3.2 收斂性分析
        4.3.3 穩(wěn)定性分析
    4.4 算法仿真及分析
        4.4.1 仿真條件
        4.4.2 仿真結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]分塊稀疏自適應(yīng)濾波算法研究[J]. 魯振姣,郭瑩.  微處理機(jī). 2019(03)
[2]零吸引符號子帶自適應(yīng)濾波算法[J]. 郭瑩,關(guān)思秀.  通信技術(shù). 2019(02)
[3]脈沖噪聲環(huán)境下基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的仿射投影算法[J]. 劉誠,邱天爽,李景春,李蓉.  大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]抗脈沖干擾的分布式仿射投影符號算法[J]. 倪錦根,馬蘭申.  電子學(xué)報(bào). 2016(07)
[5]分布式子帶自適應(yīng)濾波算法[J]. 倪錦根,馬蘭申.  電子學(xué)報(bào). 2015(11)
[6]分布式無線網(wǎng)絡(luò)中的仿射投影自適應(yīng)算法[J]. 李雷雷,何劍輝,張勇剛.  中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(02)
[7]Energy-balanced multiple-sensor collaborative scheduling for maneuvering target tracking in wireless sensor networks[J]. Yonggui LIU, Bugong XU, Linfang FENG College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China.  Journal of Control Theory and Applications. 2011(01)
[8]對稱穩(wěn)定分布的相關(guān)熵及其在時(shí)間延遲估計(jì)上的應(yīng)用[J]. 宋愛民,邱天爽,佟祉諫.  電子與信息學(xué)報(bào). 2011(02)
[9]一種變步長Proportionate NLMS自適應(yīng)濾波算法及其在網(wǎng)絡(luò)回聲消除中的應(yīng)用[J]. 劉立剛,FUKUMOTO Masahiro,張世永.  電子學(xué)報(bào). 2010(04)

博士論文
[1]變設(shè)計(jì)參數(shù)子帶自適應(yīng)濾波器研究[D]. 倪錦根.復(fù)旦大學(xué) 2011

碩士論文
[1]非高斯噪聲環(huán)境下的比例自適應(yīng)濾波算法研究[D]. 石穎.電子科技大學(xué) 2019
[2]擴(kuò)散式自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式估計(jì)算法研究[D]. 施娟.蘇州大學(xué) 2017
[3]車內(nèi)噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 周德好.電子科技大學(xué) 2016
[4]自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式估計(jì)研究[D]. 馬蘭申.蘇州大學(xué) 2014
[5]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式LMS算法的研究[D]. 陳文曉.西安郵電大學(xué) 2014
[6]基于成比例的自適應(yīng)魯棒回聲消除算法[D]. 黃章梁.西南交通大學(xué) 2012



本文編號：3155124