检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018 [2]中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室,浙江嘉兴314001
出 处:《计算机工程与应用》2014年第4期207-210,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.60872092)
摘 要:通过平滑梯度矢量减小梯度估计误差,采用平滑梯度矢量的欧氏范数和误差信号的分数低阶矩更新步长因子,对一阶和二阶权系数采取分阶迭代更新,得到一种在α稳定分布噪声背景下变步长Volterra自适应滤波算法,分析证明了该算法的收敛性能。非线性系统辨识的仿真结果表明,算法较DOVLMP算法具有更快的收敛速度和更小的稳态失调。The estimate error is effectively reduced by smoothing gradient vector. The step factor is also updated by the Euclidean norm of the smoothed gradient vector and the fractional lower order moment of the error signal. The first-order and second-order weight coefficients are iteratively updated respectively. So a variable step-size adaptive algorithm for Volterra filter with the background of α-stable distribution noise is presented. The convergence performance of this algo-rithm is also analyzed and proved. Simulations results of a nonlinear system identification showed that the presented algo-rithm has faster convergence speed and smaller steady-state mis-adjustment than DOVLMP algorithm.
关 键 词:Α稳定分布噪声 VOLTERRA滤波器 VS-NLMP算法 非线性系统辨识
分 类 号:TN911.72[电子电信—通信与信息系统]
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