非高斯噪声环境中基于梯度范数的自适应滤波算法

发布时间：2018-05-17 18:02

  本文选题：α稳定分布 + 自适应滤波　； 参考：《弹箭与制导学报》2017年03期

【摘要】：针对传统最小均方类算法在非高斯噪声中自适应滤波性能下降的问题,提出了一种基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数算法。算法将α稳定分布作为非高斯噪声分布模型,依靠梯度范数与均方权值偏差(MSD)的关系自适应调整步长,加快收敛速度的同时减小稳态误差,理论推导证明了算法的有效性。仿真结果表明,在非高斯噪声条件下,该算法具有更好的收敛性能和抗突变能力以及更小的稳定误差。
[Abstract]:Aiming at the degradation of adaptive filtering performance of traditional least mean square algorithm in non-Gao Si noise, a variable step size normalized minimum average p-norm algorithm based on gradient norm is proposed. The algorithm regards 伪 -stable distribution as a non-MSD noise distribution model, adaptively adjusts the step size by the relationship between the gradient norm and the deviation of the mean square weight, accelerates the convergence speed and reduces the steady-state error. The theoretical derivation proves the validity of the algorithm. Simulation results show that the algorithm has better convergence performance, anti-mutation ability and smaller stability error under non-Gao Si noise conditions.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;93861部队;
【基金】：国家自然科学基金(61372166) 陕西省自然科学基础研究计划(2014JM8308)资助
【分类号】：TN713;TN911.7

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本文编号：1902327