基于M估计变步长自适应仿射投影算法的稳健时延估计

该文提出了一种基于M估计变步长自适应仿射投影方法的稳健时延估计(TDE)算法。该算法将自适应仿射投影算法应用于时延估计,无须事先假定信号和噪声的统计特性,自适应调整自身参数;应用稳健M估计理论,抵消重尾噪声干扰。数值仿真表明,在高斯噪声、非高斯噪声甚至冲激噪声的干扰下,该文算法比高阶统计量法和最小均方自适应法有更强的稳健性和更高的估计精度。

柔性机械爪力控的变步长自适应滤波算法

机械爪工作中,由于电源和机械震动会导致电流有波动,将测得的电流数据通过滤波,减少电流的波动,从而让力控的准确度更高。传统的自适应算法无法满足在快速收敛的同时,实现较高鲁棒性和较小稳态误差的要求。针对上述问题,文中提出一种新的自适应滤波算法。首先,建立基于双曲正切函数的变步长模型,实现更新步长因子的动态变值,其次,将滤波器权向量差及可变因子引入更新权值迭代算法中,以达到快速收敛和减少稳态误差的目的。通过实验证明,文中算法实现了快速收敛,并具有较小的稳态误差,提高了系统的鲁棒性。

基于变步长自适应降噪核脉冲信号分析的算法优化研究

针对提高核脉冲信号信噪比这一需求,本文以小波算法为基础,创建了新的阈值函数处理方法,可以满足核脉冲信号降噪基本需求;并进一步提出了一种新的优化变步长自适应非平稳信号降噪算法EVSL,实现核脉冲信号分析。对模拟核信号与原始测量信号同步处理后,与现有算法进行指标对比,结果表明EVSL算法能兼顾收敛速度与稳态精度,有效提高信噪比、保留实际有用信息,是一种有效的提升核脉冲信号质量的方法。

一类集值混合变分不等式的自适应投影算法与收敛性

给出求解一类集值混合变分不等式的自适应投影算法。在算法的步骤中引入含非线性泛函g的邻近算子并改进步长,在一定条件下,证明该算法的强收敛性。在特殊情形下,算法即为通常集值变分不等式的自适应投影算法,因而推广相关结果。

求解伪单调变分不等式的一种自适应投影算法

Pham等(Optimization,2022,71(3):505-528.)提出了一种求解伪单调变分不等式的自适应算法.在该算法的基础上提出一种具有更大步长的新算法,并在相同的假设条件下证明算法的强收敛性.

一种可用于低信噪比环境的变步长LMS算法

论文研究了自适应最小均方误差(Least Mean Squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在分析现有算法的基础上,通过构造步长与误差信号之间的非线性函数,提出一种新的变步长LMS算法。新算法采用误差信号的自相关估计值控制步长,而不是直接利用瞬时误差控制步长,避免了噪声干扰,降低了稳态失调,可工作于低信噪比环境。同时新算法步长控制无记忆效应,提高了收敛速度。仿真表明,新算法的稳态失调和收敛速度均优于现有变步长LMS算法。

一种新颖的变步长仿射投影算法

通过改进传统仿射投影算法(APA)的约束条件,提出了一种新的变步长仿射投影算法(VSS-APA)。该算法具有随估计误差的变化自动调整步长的特点,同时克服了传统APA不能充分反映更新后的自适应滤波器系数应该尽可能逼近未知系统参数的缺点。在算法实现中,提出了简单有效的遗忘因子选择规则,以实现对误差能量的准确估计。最后将该算法成功应用于系统辨识。理论分析与计算机仿真表明,该算法有更快的收敛速率和更小的稳态均方误差。

一类伪单调变分不等式与不动点问题的自适应惯性投影算法

在希尔伯特空间中提出了一种自适应惯性投影算法来求解伪单调变分不等式与不动点问题。通过加入自适应步长规则,新算法无需估计映射的Lipschitz系数。这优化了已有的算法,并在相同的假设条件下证明了算法所生成的序列从强收敛到变分不等式解集与不动点解集的交中一点。

一种改进的变步长仿射投影算法

变步长的仿射投影算法因具有较传统仿射投影算法收敛快、失调小等优点而受到广泛重视。但是因计算量较大,限制了其在实际中的应用。为降低计算的复杂性和减少计算量,该文根据权值部分更新和步长间歇更新的思想提出一种改进方案,即根据某些原则仅选择部分权值进行更新以及每L次迭代只更新一次步长。文中通过一个具有有色输入的线性系统的辩识验证了改进方法的性能。仿真结果表明,改进算法在保证计算收敛性和计算精度的情况下,可有效地减少计算量。

基于集员滤波的变步长仿射投影算法

常规仿射投影算法(APA)收敛较快,但计算复杂度高。集员仿射投影算法(SM-AP)具有独特的数据选择更新特性,可有效降低算法的执行复杂度,但由于采用标量误差,收敛较慢。本文把集员滤波的时变步长引入到常规的仿射投影算法中得到一种新的基于集员滤波的变步长仿射投影(VS-APA-SM)算法。与集员仿射投影算法(SM-AP)相比,该算法使用矢量误差,因此收敛速度更快,并具备了集员滤波(SMF)的数据选择更新特性。同时,该算法的性能通过系统辨识和回声对消的实验得到了验证。

组合步长的改进仿射投影主动噪声控制算法

为了改善在主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)中由不平稳脉冲噪声引起的经典仿射投影算法稳态误差高的缺陷,利用鲁棒类M估计器代价函数对误差信号的饱和特性,将其与权重向量的L2范数约束相结合,提出类M估计器函数仿射投影算法。该算法的收敛精度相较于经典符号仿射投影算法提升3.2 dB。为了进一步提升收敛速度,将组合步长技术引入上述算法来自适应调节权重约束中的步长参数,调节收敛速度与稳态误差之间的矛盾。仿真结果表明,最终提出的算法突破固定步长的限制,可实现更快的收敛速率和更低的稳态误差,相较于已有仿射投影算法,在收敛速度方面提升2倍,在收敛精度方面提高10 dB。该算法可为之后仿射投影算法的研究提供理论指导和实验依据。

不定阶变步长仿射投影算法

变步长仿射投影算法因结构简单、收敛速度快等优点而得到广泛重视。然而此算法由于计算量大,其应用受到一定限制。为了降低算法复杂度,利用变阶思想,在迭代过程中对投影阶数进行控制,文章提出一种新的变步长仿射投影算法——不定阶变步长仿射投影算法。该算法根据均方偏差的收敛条件,在迭代过程中不断减小投影阶数。仿真结果表明,该算法在减小计算量的同时还能保证很快的收敛速度和低的失调。

自适应信号处理中稳健估计的变步长仿射投影

该文研究自适应仿射投影中的最优步长准则,提出一种新的指数型步长控制方法.针对APA类算法抗粗差能力差的缺点,通过三权法等效误差函数,将稳健M估计引入APA类算法,提出了稳健M估计变步长自适应仿射投影方法.理论分析和数值计算结果表明,MVAPA算法稳态失调小,抗粗差能力高于近来提出的仿射投影算法.

改进的变步长行加权仿射投影算法

针对带衰减因子的变步长仿射投影算法(VS-APA-FF)中加权投影矩阵容易产生病态化的问题,文献[8]提出了正则化的VS-APA-FF(VS-APA-FF-REGU)算法,但加权投影矩阵的运算量仍然较大,为此提出改进的行加权变步长仿射投影算法(VS-APA-RW)对加权投影矩阵的计算进行简化。该算法采用间歇更新的变步长策略,有效降低了的整体运算量。最后通过有色输入下的信道盲辨识表明了算法的性能。

变步长比例仿射投影算法及在回声消除中的应用

针对稀疏控制算法快速收敛与低稳态失调之间的矛盾,提出了一种变步长的稀疏控制比例仿射投影算法。该算法将干扰信号对系统稳态性能的负面作用考虑进滤波器系数更新过程中,并利用后验误差对其进行补偿,建立了一个新的目标函数,根据该目标函数,导出了一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。理论分析和计算机仿真结果表明,算法在典型的回声信道条件下,均能获得很快的收敛速度和很低的稳态失调。

基于可变数据重用因子的变步长仿射投影算法

提出的仿射投影算法可根据输入数据矩阵条件数的变化情况,实时地决定下一步输入矩阵的维数,即数据重用因子和步长,并利用这两个动态量去折中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.仿真结果表明,在较大程度节省了运算量的情况下,该算法的收敛速度接近于使用高维输入矩阵的情况,而稳态误差与使用低维输入矩阵时相当,同时收敛稳定性更优.

一种新的变步长比例仿射投影算法研究

研究比例仿射投影算法,针对自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长的改进比例仿射投影算法(VSS-IPAPA)。利用后验误差去补偿干扰信号对系统稳态性能的影响,得到了算法新的最优步长准则,根据步长准则以及先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例仿射投影的步长调节方法。综合了稀疏算法、数据重用方法及变步长的优点。最后通过对改进算法进行仿真,结果表明,在增加少量计算量的情况下,系统的收敛速度和稳态性能有明显的改善,证明了比例仿射投影算法的有效性。

基于指数函数的变步长仿射投影符号算法

现有的变步长仿射投影符号算法(Variable Step Size Affine Projection Sign Algorithm,VSS-APSA)收敛速度缓慢,在非稳定环境下性能严重衰减。为了解决这些问题,提出了一种基于指数函数的变步长仿射投影符号算法。通过使用修改后的误差函数作为步长函数,利用无噪先验误差的功率与步长的非线性关系对步长值进行迭代更新。仿真实验结果证明,与传统的变步长仿射投影符号算法相比,提出的算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差以及更高的稳定性。

基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

通过建立步长因子μ与误差信号 e之间的非线性关系 ,提出一种新的基于箕舌线的变步长 LMS算法 ,并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长 LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外 ,计算机仿真结果表明 ,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于 SVSLMS算法和 NLMS算法 ,且不需进行指数运算 ,计算复杂度低于 SVSLMS算法 ,用于通信降噪取得了较好的效果。

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS(LeastMean Square)算法.该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且克服了S函数变步长LMS算法(简称SVSLMS算法)在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷.理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于SVSLMS算法.