一種變尺度S型核分式低次冪自適應濾波算法*

火元蓮 王丹鳳 龍小強 連培君 齊永鋒

1) (西北師范大學物理與電子工程學院, 蘭州 730000)

2) (西北師范大學計算機科學與工程學院, 蘭州 730000)

為了進一步提高非線性自適應濾波算法在非高斯沖激噪聲以及有色噪聲環境下的魯棒性, 提出了一種基于S型函數的變尺度核分式低次冪自適應濾波算法, 該算法利用S型函數的非線性飽和特性和低階范數準則來克服訓練數據被非高斯沖激噪聲破壞時性能下降的問題, 并將S型函數與核分式低次冪算法的代價函數相結合后, 通過引入的變尺度因子來平衡和進一步提高算法的收斂速度與穩態誤差性能.仿真結果表明在不同噪聲環境的系統識別中, 所提算法相比其他核自適應濾波算法的性能更優.

1 引 言

自適應濾波[1]在自適應控制、回聲消除、系統識別、信道均衡等領域有著重要作用, 也是近幾十年大量研究的熱點.科學研究是為了更好地認識客觀世界, 而客觀世界中各種物理量變化的表達概念就是波、信號等, 例如: 混沌是在相對論和量子力學之后的第三次關于物理基礎科學的革命, 其代表非線性動力學研究, 自適應濾波技術在混沌系統識別[2]中應用而生.柴金華和陳飛[3]研究了一種準平行光干涉濾波型相控技術, 利用濾波相關知識來解決相位差矯正問題.機器學習的發展也進一步推進了自適應濾波算法的研究, 其利用參數的自適應調整使得學習過程更加精確以及靈活.事實……