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基于Lawson范数的通用lncosh稀疏自适应算法
被引量：
3
1
作者
李迎松
梁涛
+1 位作者
张祥坤
姜景山
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期654-660,共7页
该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳...
该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后,算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明,在高斯信号输入和色信号输入情况下,所提算法的性能要明显优于其他现存算法,且具备稀疏约束可控特性。
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关键词
稀疏系统识别
自适应滤波
Lawson范数
脉冲噪声
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职称材料
抗冲激干扰的稀疏惩罚约束遗漏最小均方算法
2
作者
晏国杰
林云
《电讯技术》
北大核心
2016年第10期1153-1158,共6页
当被识别系统是稀疏系统时,传统的遗漏最小均方(LLMS)自适应算法收敛性能较差,特别在非高斯噪声环境中,该算法性能进一步恶化甚至算法不平稳收敛。为了解决因信道的稀疏性使算法收敛变慢的问题,对LLMS算法的代价函数分别利用加权1-nor...
当被识别系统是稀疏系统时,传统的遗漏最小均方(LLMS)自适应算法收敛性能较差,特别在非高斯噪声环境中,该算法性能进一步恶化甚至算法不平稳收敛。为了解决因信道的稀疏性使算法收敛变慢的问题,对LLMS算法的代价函数分别利用加权1-norm和加权零吸引两种稀疏惩罚项进行改进;为了优化算法的抗冲激干扰的性能,利用符号函数对已改进的算法迭代式作进一步改进。同时,将提出的两个算法运用于非高斯噪声环境下的稀疏系统识别,仿真结果显示提出的算法性能优于现存的同类稀疏算法。
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关键词
稀疏系统识别
自适应算法
冲激干扰
收敛性
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职称材料
基于Sigmoid框架的非负最小均方算法
被引量：
2
3
作者
樊宽刚
邱海云
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期349-355,共7页
脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS)。该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价...
脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS)。该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价函数具有抑制脉冲噪声影响的特性。此外,为了增强SNNLMS算法在稀疏系统识别问题上的鲁棒性,该文还提出基于反比例函数的反比例Sigmoid非负最小均方算法(IP-SNNLMS)。仿真结果表明SNNLMS算法有效地解决了脉冲噪声造成的失调问题;IP-SNNLMS增强了算法鲁棒性,改进了算法在稀疏系统识别问题中收敛速率上的缺陷。
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关键词
Sigmoid框架
非负最小均方
脉冲噪声
稀疏系统识别
反比例函数
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职称材料
题名
基于Lawson范数的通用lncosh稀疏自适应算法
被引量：
3
1
作者
李迎松
梁涛
张祥坤
姜景山
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中国科学院国家空间科学中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期654-660,共7页
文摘
该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后,算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明,在高斯信号输入和色信号输入情况下,所提算法的性能要明显优于其他现存算法,且具备稀疏约束可控特性。
关键词
稀疏系统识别
自适应滤波
Lawson范数
脉冲噪声
Keywords
Sparse system identification
Adaptive filtering
Lawson norm
Impulsive noise
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
抗冲激干扰的稀疏惩罚约束遗漏最小均方算法
2
作者
晏国杰
林云
机构
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
出处
《电讯技术》
北大核心
2016年第10期1153-1158,共6页
文摘
当被识别系统是稀疏系统时,传统的遗漏最小均方(LLMS)自适应算法收敛性能较差,特别在非高斯噪声环境中,该算法性能进一步恶化甚至算法不平稳收敛。为了解决因信道的稀疏性使算法收敛变慢的问题,对LLMS算法的代价函数分别利用加权1-norm和加权零吸引两种稀疏惩罚项进行改进;为了优化算法的抗冲激干扰的性能,利用符号函数对已改进的算法迭代式作进一步改进。同时,将提出的两个算法运用于非高斯噪声环境下的稀疏系统识别,仿真结果显示提出的算法性能优于现存的同类稀疏算法。
关键词
稀疏系统识别
自适应算法
冲激干扰
收敛性
Keywords
sparse system identification
adaptive filtering algorithm
impulsive interference
convergence
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Sigmoid框架的非负最小均方算法
被引量：
2
3
作者
樊宽刚
邱海云
机构
江西理工大学
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期349-355,共7页
基金
国家自然科学基金(61763018),江西省“03专项及5G项目”(20193ABC03A058)
江西省教育厅重点项目(GJJ170493)
江西理工大学清江青年英才支持计划。
文摘
脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS)。该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价函数具有抑制脉冲噪声影响的特性。此外,为了增强SNNLMS算法在稀疏系统识别问题上的鲁棒性,该文还提出基于反比例函数的反比例Sigmoid非负最小均方算法(IP-SNNLMS)。仿真结果表明SNNLMS算法有效地解决了脉冲噪声造成的失调问题;IP-SNNLMS增强了算法鲁棒性,改进了算法在稀疏系统识别问题中收敛速率上的缺陷。
关键词
Sigmoid框架
非负最小均方
脉冲噪声
稀疏系统识别
反比例函数
Keywords
Sigmoid framework
NonNegative Least Mean Square(NNLMS)
Impulsive noise
Sparse system identification
Inversely-proportional function
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Lawson范数的通用lncosh稀疏自适应算法
李迎松
梁涛
张祥坤
姜景山
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
抗冲激干扰的稀疏惩罚约束遗漏最小均方算法
晏国杰
林云
《电讯技术》
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Sigmoid框架的非负最小均方算法
樊宽刚
邱海云
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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