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提出了一种在α稳定分布信号条件下能快速稳定收敛的变步长、解相关NLMP(VSDNLMP)算法。根据输入信号的相关性原理,提出基于P阶分数相关的解相关方法,改进NLMP算法的更新方向向量,提高算法的收敛速度;同时采用变步长因子进一步提高NLMP算法性能。在高斯和非高斯α稳定分布有色信号环境下的仿真结果表明:在强相关信号条件下,VSDNLMP算法性能明显优于NLMP算法;VSDNLMP算法的收敛速度和稳态失调都较之NLMP算法有较大的改善;该文算法具有良好的鲁棒性。