稀疏系统辨识相关论文
自适应滤波器已然走过了几十年的发展历程,其作为数字信号处理领域的重要组成部分,被广泛应用于众多领域。而自适应滤波算法作为自......
论文从单节点稀疏自适应滤波算法与自适应网络滤波算法两方面开展了相对独立的研究。在单节点稀疏自适应滤波算法的研究方面:(1)对......
随着现代通信和传感器技术的飞速发展,人们对信道频谱利用率和信息传输速率的要求越来越高,稀疏信道的估计问题和分布式多代理网络......
数字信息技术的出现,极大地提升了各行各业生产作业的效率。在生物医学仪器、自动控制系统、遥感卫星通信等实际工业领域中,数字信......
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.......
针对传统自适应滤波算法对于非零均值非高斯噪声干扰环境下稀疏系统参数估计存在稳态精度低的问题,以变中心互相关熵为代价函数,引......
针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absol......
针对干扰信号耦合路径稀疏存在时,常规的系统辨识方法对稀疏系统的辨识精度下降,无法妥善解决雷达干扰机的收发隔离问题,提出了两......
为了解决输入信号含有噪声和非高斯输出噪声的稀疏系统辨识问题,本文提出一种偏差补偿比例更新互相关熵算法。基于互相关熵的自适......
该文研究和改进了l0-LMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。首先依据均方误差反映出的收敛深度信息动态调节步长,提高了算法的......
数字信号处理已经广泛应用于多个领域,如通信工程、医学、自动控制系统。近年来,自适应估计作为数字信号处理中的一个分支深受国内......
为提高双滤波器结构(Dual filter structure,DFS)一级滤波器W1(k)的收敛速度,本文提出一种改进的Haar子带变换(Partial Haar trans......
在α稳定分布噪声背景下,为了提高稀疏系统自适应辨识算法的稳态性能,提出了基于无噪先验误差功率函数的变步长加权零吸引最小平均......
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......
系统辨识是自适应滤波最广泛的应用之一,同时系统辨识研究也是一个极具挑战性的问题,特别是在系统冲激响应还是稀疏的情况下。在非......
自适应滤波算法是当今世界最具影响的研究热点之一。其中,传统自适应滤波算法,如LMS等,因其结构简单、性能稳定、计算复杂度低、易......
