为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识(Sparse system identification,SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则(Recursive maximum correntropy criterion,RMCC)算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子...为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识(Sparse system identification,SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则(Recursive maximum correntropy criterion,RMCC)算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子的互相关熵准则和l1-范数作为代价函数,推导出一种递归形式的算法,其相对于传统的最大相关熵算法具有快的收敛速度及小的稳态误差。仿真实验结果表明:该算法对于脉冲噪声干扰环境下的SSI问题具有强的鲁棒性。展开更多
文摘为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识(Sparse system identification,SSI)问题,以l1-范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则(Recursive maximum correntropy criterion,RMCC)算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子的互相关熵准则和l1-范数作为代价函数,推导出一种递归形式的算法,其相对于传统的最大相关熵算法具有快的收敛速度及小的稳态误差。仿真实验结果表明:该算法对于脉冲噪声干扰环境下的SSI问题具有强的鲁棒性。