自適應濾波算法的研究成為當今信號與信息處理領(lǐng)域的熱點，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)信道的脈沖響應很長且具備稀疏性，現(xiàn)實中存在的噪聲往往服從高斯分布，同時還存在一些沖擊性強的非高斯分布。本文圍繞沖擊噪聲和稀疏自適應濾波算法展開了詳細的研究。 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，簡述了四個特征參數(shù)對-穩(wěn)定分布的影響。討論了-穩(wěn)定分布的若干性質(zhì)、分數(shù)低階矩和最小離差準則，研究了如何正確地產(chǎn)生服從-穩(wěn)定分布的隨機變量。最后通過仿真實驗證實了-穩(wěn)定分布的脈沖特性。 然后，闡述了自適應濾波器的原理，介紹了高斯噪聲下并基于最小均方誤差準則的兩種經(jīng)典自適應濾波算法，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則代替最小均方誤差準則，它們是高斯噪聲下自適應算法的推廣。通過仿真實驗分析了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自適應濾波算法——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算法的代價函數(shù)中。通過計算機仿真實驗，對比了幾種算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差，證明了在較強的沖擊噪聲和稀疏響應的條件下，新算法比其它幾種算法表現(xiàn)出更佳的收斂性能，同時在高斯噪聲環(huán)境下也有較好的濾波效果。

【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN713;TN911.7
【目錄】：

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