最大相关熵准则自适应滤波器的分数阶长算法

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。