【摘 要】
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在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于最大熵准则的自适应滤波算法可以有效地提高
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐,830046
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在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于最大熵准则的自适应滤波算法可以有效地提高脉冲噪声环境下的自适应算法辨识性能.本文提出了一种基于最大相关熵准则的簇稀疏鲁棒仿射投影(Cluster-sparse robust affine projection,CS-RAP)算法,它可以用于辨识回声系统、卫星通信系统等簇稀疏系统.我们在基于最大相关熵准则的仿射投影算法的代价函数中引入权向量的混合L2,1范数约束来利用系统的簇稀疏特性,采用基追踪法来推导CS-RAP算法.最后通过各种仿真实验,来验证提出的CS-RAP算法的鲁棒性和有效性.仿真结果表明,在脉冲噪声环境下,CS-RAP算法与其它相关算法相比具有更快的收敛速度和更低的估计偏差.
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