基于多核学习在线非线性自适应滤波算法

摘要：

在在线非线性自适应滤波应用中，由于基于多核学习的算法具有更高自由度并且能够利用更多数据特征，相比基于单核学习的算法在性能上有很大提升。首先给出具有相同“字典”的多核仿射投影算法，该算法是多核学习方法和仿射投影算法的结合。然后基于相干准则针对多核仿射投影算法的特例，对应不同高斯核带宽，利用相干稀疏准则构造不同“字典”，提出利用自适应 l1-范数正则项来解决归一化多核最小均方非线性自适应滤波算法在非平稳信号下“字典”存在冗余核函数的问题。最后数值仿真结果与比较验证了所提算法的有效性。

关键词：非线性自适应滤波、多核在线学习、l1-范数正则、高斯核函数

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61271415；水下信息处理与控制国家重点实验室基金9140C231002130C23085资助课题

在线出版日期：2014-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1473-1477