【摘 要】
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对脉冲噪声环境下的自适应滤波算法进行研究是信号处理领域的重要课题。采用基于误差绝对值代价函数最小化方法推导的符号误差最小均方(SE-LMS)算法,可以有效地抑制脉冲噪声对自适应滤波器的干扰。然而,一方面,在估计未知系统时,如果自适应滤波器的输入信号中存在噪声干扰,SE-LMS算法的收敛速度会变慢,稳态失调会增大;另一方面,分布式估计在很多领域获得了广泛应用,但SE-LMS算法直接应用于分布式估计无
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对脉冲噪声环境下的自适应滤波算法进行研究是信号处理领域的重要课题。采用基于误差绝对值代价函数最小化方法推导的符号误差最小均方(SE-LMS)算法,可以有效地抑制脉冲噪声对自适应滤波器的干扰。然而,一方面,在估计未知系统时,如果自适应滤波器的输入信号中存在噪声干扰,SE-LMS算法的收敛速度会变慢,稳态失调会增大;另一方面,分布式估计在很多领域获得了广泛应用,但SE-LMS算法直接应用于分布式估计无法取得很好的收敛性能。本文首先将无偏准则思想应用于SE-LMS算法中,提出了偏差补偿符号误差最小均方(BC-SE-LMS)算法,该算法不仅能够补偿输入噪声引入的偏差,还具有较强的鲁棒性。本文还对算法进行了均值和均方性能分析,为BC-SE-LMS算法在工程实践中的应用提供理论依据。其次,本文分析了扩散式符号误差最小均方(DSE-LMS)算法的均方稳态性能和稳定性,完善了该算法的性能分析理论。最后,本文将双符号思想应用于分布式网络,提出了扩散式双符号误差最小均方(DDSE-LMS)算法,并分析了该算法的均值和均方性能。该算法能够用于脉冲噪声干扰下的分布式估计。与DSE-LMS算法相比,DDSE-LMS算法具有较快的收敛速度和较低的稳态失调。
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