【摘 要】
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针对稀疏未知系统的辨识问题,提出了一种基于lp(0<p<1)范数的稀疏约束变步长最小均方自适应滤波算法,并对其收敛性进行了理论分析。该算法将系统迭代过程中产生的预测误差的
【机 构】
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中原工学院电子信息学院,电子科技大学信息与通信工程学院,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501530),河南省高等学校重点科研项目(16A510012),河南省高校科技创新团队支持计划(18IRTSTHN013)
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针对稀疏未知系统的辨识问题,提出了一种基于lp(0<p<1)范数的稀疏约束变步长最小均方自适应滤波算法,并对其收敛性进行了理论分析。该算法将系统迭代过程中产生的预测误差的平方根引入到步长控制中,设置了平衡系数以平衡系统的收敛速度和稳态误差,使步长在迭代过程中能够得到实时的调整。同时,将lp范数作为惩罚约束项作用在代价函数中,使得自适应过程具有吸引零滤波器系数的能力。由于lp范数约束比l1范数更加接近l0范数,系统辨识结果较为精确。仿真结果表明,该算法在系统辨识中收敛速度和稳定性均优于现有的稀疏
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