基于q梯度的仿射投影算法及其稳态均方收敛分析

摘要：

q梯度是基于q微分的广义梯度.为了进一步提高仿射投影算法(APA)的滤波性能,该文基于最小均方误差准则将q梯度应用于APA进而产生一种新的q-APA,在高斯噪声环境下选择合适的q值可以取得理想的滤波性能.通过理论分析,提出了保证算法收敛的充分条件,并计算出表征滤波性能的稳态额外均方误差(EMSE).除此之外,为了进一步提高算法的滤波性能,提出一个变q的APA(V-q-APA).在高斯噪声环境下,将q-APA和V-q-APA应用于系统辨识中.仿真结果表明:与传统的APA和变q的最小化均方(V-q-LMS)算法相比,q-APA和V-q-APA均具有更好的滤波性能.

关键词：信号处理、q微分、误差准则、仿射投影算法、均方收敛分析

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金61671389, 61701419;中国博士后基金2017M610583, 2017M620783;重庆博士后科研基金Xm2017107, Xm2017104

在线出版日期：2018-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2402-2407