非高斯噪声下基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法

摘要：

扩散式仿射投影算法(DAPA)是实现分布式网络参数自适应估计的一种重要方法,该算法在输入信号存在相关性时仍快速收敛,但抑制具有脉冲特性的非高斯噪声能力弱,且固定步长对收敛性有所限制.为此,该文提出了基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法(VSS-DWAPA).首先,引入稳健估计理论中抗异常值能力强的Wilcoxon范数作为代价函数并根据其取值特点进行了符号量化,推导出了新的迭代方程;其次,针对固定步长的局限性,采用迭代方式实现了误差信号对步长的控制,在初始阶段和接近收敛阶段选择不同的步长,使算法具有更好的适应性.仿真结果表明,在非高斯噪声下本文的VSS-DWAPA算法在收敛性、跟踪性等方面均优于现有一些扩散式自适应滤波算法,同时在高斯噪声环境下也具有较好的性能.

关键词：自适应网络、非高斯噪声、Wilcoxon范数

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61803272

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：303-309