一种变正则化矩阵的改进多带结构子带自适应滤波算法

定正则化因子的改进多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法在取得收敛速度快和稳态失调误差小之间存在冲突.根据系统噪声抵消原理,设定子带后验误差功率等于子带噪声功率,本文提出了变正则化矩阵的IMSAF算法来解决这一问题.仿真结果证明,所提算法可以同时达到收敛速度快、稳态失调误差小以及追踪速度快等优势.

一种稀疏系统辨识的子带自适应滤波算法

利用改进的多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法辨识具有稀疏特性的未知系统。代价函数引入加权的l_1范数作为附加约束,并结合次梯度分析方法推导出新的更新方程。根据加权矩阵选取的不同,提出了两个l_1范数约束的IMSAF算法:l_1-IMSAF和l_1-RIMSAF。仿真结果表明,在未知系统具备稀疏特性的条件下,相较于传统的IMSAF算法,两个新算法的收敛性能具有显著提高。