稀疏偏差补偿最小平均对数算法

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【摘要】

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针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声

【作者】

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王学成张佳庚马文涛

【机构】

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陕西国际商贸学院信息与工程学院,陕西西安,712046;西安交通大学网络信息中心,陕西西安,710049;西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安,710048

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

稀疏系统辨识 r偏差补偿 r最小平均对数 r互相关熵诱导维度(CIM) r含噪输入信号

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针对最小平均对数(LMLS)算法在输入信号受噪声干扰的环境下进行稀疏系统辨识时存在精度低的问题,提出了一种稀疏偏差补偿LMLS算法.利用无偏准则推导偏差补偿项来修正输入噪声带来的偏差,构建偏差补偿LMLS.借助系统稀疏特性的先验知识,采用互相关熵诱导维度作为稀疏惩罚约束条件,优化偏差补偿LMLS算法.仿真结果表明,所提算法对于含噪输入信号下的稀疏系统参数辨识具有高稳态精度.

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