【摘要】：對自適應(yīng)濾波器最佳階長的準(zhǔn)確估計(jì)可以有效平衡自適應(yīng)算法的穩(wěn)態(tài)性能與計(jì)算復(fù)雜度,而基于最小均方差(MMSE)準(zhǔn)則的變階長最小均方(LMS)算法在非高斯噪聲環(huán)境下的收斂性能變差。針對這一問題,提出一種最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(MCC)自適應(yīng)濾波器的分?jǐn)?shù)階長(FT)算法——FT-MCC算法。該算法從MCC自適應(yīng)濾波器最佳階長的定義出發(fā),利用不同階長濾波器產(chǎn)生的相關(guān)熵之差實(shí)現(xiàn)階長更新。理論分析和實(shí)驗(yàn)表明:相比現(xiàn)有變階長最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪聲環(huán)境中具有較強(qiáng)的魯棒性;通過恰當(dāng)?shù)膮?shù)選擇,算法可較好地實(shí)現(xiàn)對最佳階長的跟蹤和估計(jì)。
[Abstract]:The accurate estimation of the optimal order of the adaptive filter can effectively balance the steady-state performance and computational complexity of the adaptive algorithm. However, the convergence performance of the variable order minimum mean square (LMS) algorithm based on the minimum mean square (MMSE) criterion under non-Gao Si noise is poor. In order to solve this problem, a fractional order (FT) algorithm, FT-MCC algorithm, is proposed for the maximum correlation entropy criterion (MCC) adaptive filter. Based on the definition of optimal order length of MCC adaptive filter, the order updating is realized by using the difference of correlation entropy generated by different order filter. Theoretical analysis and experiments show that the FT-MCC algorithm is more robust than the existing variable order minimum mean square algorithm in the non-Gao Si noise environment, and the optimal order tracking and estimation can be achieved by the appropriate parameter selection.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)無人駕駛飛行器設(shè)計(jì)研究所;北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61450008,61301004)~~
【分類號】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2381988