用于块稀疏系统辨识的混合范数约束LMS算法
系统辨识是自适应滤波算法的一个重要应用场景.传统自适应滤波算法只是利用已知的输入信号和输出信号,通过迭代更新的方式估计未知系统向量.然而,在实际的应用场景中,未知系统自身的结构特性(例如块稀疏性)可以被用于改善算法的收敛性能.系统具有块稀疏特性是指,未知系统的时域脉冲响应包含了大量零值或者接近零值的元素,其余为显著值,且其分布较为集中.在会议系统中,电话线路的回声路径就是典型的单簇结构稀疏系统;卫星通信线路则可以看作多簇结构的稀疏系统.最近有两类利用这一先验信息的自适应算法被提出,用于改进这种稀疏系统的辨识问题,一是优化更新步长的成比例系数算法”1”;二是修正代价函数的稀疏约束算法”2,3”.
稀疏、系统辨识、范数约束、自适应滤波算法、未知系统、簇结构、自适应算法、约束算法、优化更新、应用、先验信息、通信线路、结构特性、输入信号、输出信号、收敛性能、会议系统、电话线路、代价函数、场景
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O23;O31
2017-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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