组合步长自适应滤波理论与方法研究

发布时间：2021-06-22 01:42

　　由于自适应滤波器的组合需要同时独立地并行运行两个或多个自适应滤波器,所以计算复杂度高。同时,在大步长的自适应滤波器和小步长的自适应滤波器之间的收敛区域,自适应滤波器的组合呈现出慢的收敛/跟踪速度。为了解决这些问题,本文提出了组合步长（CSS）的新概念,开展了CSS设计方法研究,提出了一系列CSS自适应滤波算法,形成了CSS自适应滤波理论与方法。因为提出的CSS自适应滤波器每时每刻只需要一个滤波器运行,所以它比传统的自适应滤波器的组合具有更低的计算复杂度。同时,由于CSS扮演着变步长的角色,所以提出的CSS自适应滤波器比传统的自适应滤波器的组合具有更好的收敛/跟踪行为。提出的CSS方案为变步长的设计提供了一个全新的设计方案和理念。本文主要工作有:1、为了降低传统的最小均方（LMS）自适应滤波器的组合算法的计算复杂度和改善它的收敛/跟踪速度,提出了CSS-LMS自适应滤波算法。提出的CSS-LMS算法使用一个组合因子来自适应地组合两个不同大小的步长,大步长执行快的收敛/跟踪速度和小步长提供小的稳态误差。组合因子定义为sigmoid激活函数的输出。然后,使用随机梯度下降法最小化系统输出误差的... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：149 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

原始的sigmoid激活函数和修改后的sigmoid激活函数的曲线，其中C=1表示原始的sigmoid激活函数

图 4-1 Versoria 函数和 GPDF 的比较.2.1 MVC 算法受广义的 GPDF 启发[105]，广义的 Versoria 函数定义如下：r2

为 Lee 等提出的 NSAF 的框图[13]。在该结构图里， oh 数向量，u(n)是未知系统和自适应滤波器的输入信号T,u(n 1),...,u(n L 1)]， υ (n)是均值为 0、方差为 υ(n)是系统输出信号。分析滤波器 Hi(z)分别划分 u(h(k)是在迭代 k 时未知系统权系数向量oh 的估计， y出信号， (),dkiD和 (),ykiD分别是 d(n)i和 y(n)i的抽样(k) – yi,D(k)，ei(n)是 ei,D(k)的插值信号，和 ei(n)通过综为 e(n)，其中 i = 0, 1, . . . , N–1，N 是子带数，n 和 k 索引。


本文编号：3241860