冲击噪声下的LMS和RLS联合滤波算法

发布时间：2018-03-30 14:19

  本文选题：自适应算法　切入点：稀疏性　出处：《西安电子科技大学学报》2017年02期

【摘要】：为解决传统自适应滤波算法在冲击噪声下性能显著下降的问题,提出了新的适用于冲击噪声环境下的自适应联合滤波算法.研究发现,冲击噪声具有在有限的时间内呈现较大的幅度,而在其他时间内的幅度值则很小的近似稀疏特性.利用冲击噪声的这个特点重新构造目标函数,设计出信号/噪声的联合估计算法,该算法利用噪声的结构特性抑制噪声.仿真结果表明,提出的算法较非联合的p范数滤波算法提高了收敛速度,并减小了稳态误差,整体性能更优越.
[Abstract]:In order to solve the problem that the performance of traditional adaptive filtering algorithm decreases significantly under impulse noise, a new adaptive joint filtering algorithm is proposed, which is suitable for impulse noise environment. The impulse noise has the characteristic of approximate sparsity in the limited time, while the amplitude value in other time is very small. The objective function is reconstructed by using this characteristic of the shock noise. A joint signal / noise estimation algorithm is designed, which uses the structural characteristics of noise to suppress noise. The simulation results show that the proposed algorithm improves the convergence speed and reduces the steady-state error compared with the non-joint p-norm filtering algorithm. The overall performance is superior.
【作者单位】： 重庆邮电大学重庆市移动通信技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61501072,61401050) 重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2014jcyjA40017,cstc2014jcyjA40027,cstc2015jcyjA40027)
【分类号】：TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1686285