基于Sigmoid框架的非负最小均方算法

摘要：

脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS).该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价函数具有抑制脉冲噪声影响的特性.此外,为了增强SNNLMS算法在稀疏系统识别问题上的鲁棒性,该文还提出基于反比例函数的反比例Sigmoid非负最小均方算法(IP-SNNLMS).仿真结果表明SNNLMS算法有效地解决了脉冲噪声造成的失调问题;IP-SNNLMS增强了算法鲁棒性,改进了算法在稀疏系统识别问题中收敛速率上的缺陷.

关键词：Sigmoid框架、非负最小均方、脉冲噪声、稀疏系统识别、反比例函数

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;江西省"03专项及5G项目";江西省教育厅重点项目;江西理工大学清江青年英才支持计划

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：349-355