最大相关熵准则自适应滤波器的分数阶长算法

发布时间：2018-12-16 07:22

【摘要】：对自适应滤波器最佳阶长的准确估计可以有效平衡自适应算法的稳态性能与计算复杂度,而基于最小均方差(MMSE)准则的变阶长最小均方(LMS)算法在非高斯噪声环境下的收敛性能变差。针对这一问题,提出一种最大相关熵准则(MCC)自适应滤波器的分数阶长(FT)算法——FT-MCC算法。该算法从MCC自适应滤波器最佳阶长的定义出发,利用不同阶长滤波器产生的相关熵之差实现阶长更新。理论分析和实验表明:相比现有变阶长最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪声环境中具有较强的鲁棒性;通过恰当的参数选择,算法可较好地实现对最佳阶长的跟踪和估计。
[Abstract]:The accurate estimation of the optimal order of the adaptive filter can effectively balance the steady-state performance and computational complexity of the adaptive algorithm. However, the convergence performance of the variable order minimum mean square (LMS) algorithm based on the minimum mean square (MMSE) criterion under non-Gao Si noise is poor. In order to solve this problem, a fractional order (FT) algorithm, FT-MCC algorithm, is proposed for the maximum correlation entropy criterion (MCC) adaptive filter. Based on the definition of optimal order length of MCC adaptive filter, the order updating is realized by using the difference of correlation entropy generated by different order filter. Theoretical analysis and experiments show that the FT-MCC algorithm is more robust than the existing variable order minimum mean square algorithm in the non-Gao Si noise environment, and the optimal order tracking and estimation can be achieved by the appropriate parameter selection.
【作者单位】： 北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所;北京航空航天大学计算机学院;北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61450008,61301004)~~
【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：2381988