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基于q 梯度的仿射投影算法及其稳态均方收敛分析

王世元 史春芬 蒋云翔 王文月 钱国兵

王世元, 史春芬, 蒋云翔, 王文月, 钱国兵. 基于q 梯度的仿射投影算法及其稳态均方收敛分析[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(10): 2402-2407. doi: 10.11999/JEIT171125
引用本文: 王世元, 史春芬, 蒋云翔, 王文月, 钱国兵. 基于q 梯度的仿射投影算法及其稳态均方收敛分析[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(10): 2402-2407. doi: 10.11999/JEIT171125
Shiyuan WANG, Chunfen SHI, Yunxiang JIANG, Wenyue WANG, Guobing QIAN. q -affine Projection Algorithm and Its Steady-state Mean Square Convergence Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(10): 2402-2407. doi: 10.11999/JEIT171125
Citation: Shiyuan WANG, Chunfen SHI, Yunxiang JIANG, Wenyue WANG, Guobing QIAN. q -affine Projection Algorithm and Its Steady-state Mean Square Convergence Analysis[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(10): 2402-2407. doi: 10.11999/JEIT171125

基于q 梯度的仿射投影算法及其稳态均方收敛分析

doi: 10.11999/JEIT171125
基金项目: 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)
详细信息
    作者简介:

    王世元:男,1980年生,教授,硕士生导师,研究方向为自适应信号处理、非线性滤波器设计、混沌通信系统

    史春芬:女,1990年生,硕士生,研究方向为信号与信息处理

    蒋云翔:男,1986年生,博士,研究方向为无线通信、无线能量信息同传、全双工通信

    王文月:女,1994年生,硕士生,研究方向为信号与信息处理

    钱国兵:男,1986年生,讲师,研究方向为自适应信号处理

    通讯作者:

    王世元  wsy@swu.edu.cn

  • 中图分类号: TN911.72

q -affine Projection Algorithm and Its Steady-state Mean Square Convergence Analysis

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61671389, 61701419), China Postdoctoral Science Foundation Funded Project (2017M610583, 2017M620783), Chongqing Postdoctoral Science Foundation Special Funded Project (Xm2017107, Xm2017104)
  • 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。
  • 图  1  高斯噪声环境下q-APA算法的理论和仿真

    图  2  V-q-APA算法和其他不同算法的学习曲线

    表  1  基于100次蒙特卡罗仿真的各个算法的性能比较

    算法 MSE 时间(s)
    APA 0.0835 10.0802
    q-APA (q=10) 0.0951 10.9385
    q-APA (q=0.01) 0.0819 10.9385
    V-q-LMS 0.0825 15.0982
    V-q-APA 0.0820 15.8802
    RLS 0.0818 12.0637
    下载: 导出CSV
  • HUANG Y T, BENESTY J, and CHEN J D. Acoustic MIMO Signal Processing[M]. Bosten, MA: Spring, 2006: 233–236.
    刘建成, 赵宏志, 全厚德, 等. 迭代变步长LMS算法及性能分 析[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(7): 1674–1680 doi: 10.11999/JEIT141501

    LIU Jiancheng, ZHAO Hongzhi, QUAN Houde, et al. Iteration-based variable step-size LMS algorithm and its performance analysis[J]. Journal of Electronics&Information Technology, 2015, 37(7): 1674–1680 doi: 10.11999/JEIT141501
    贾冲, 郭明嘉, 张雄伟. 基于M估计变步长自适应仿射投影算法的稳健时延估计[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(5): 1080–1083 doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01718

    JIA Chong, GUO Mingjia, and ZHANG Xiongwei. Robust time delay estimation using variable step-size affine projection algorithm with M-estimator[J]. Journal of Electronics&Information Technology, 2008, 30(5): 1080–1083 doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01718
    SAYED A H. Fundamentals of Adaptive Filtering[M]. New York: Wiley Interscience, 2003: 77–79.
    RUPP M. Convergence properties of adaptive equalizer algorithms[J]. IEEE Transaction on Signal Processing, 2011, 59(6): 2562–2574 doi: 10.1109/TSP.2011.2121905
    QIAO Bingqiang, LIU Siming, ZENG Houdun, et al. Evaluation of dimension of fractal time series with the least mean square method[J]. SCIENCE CHINA Physics Mechanics&Astronomy, 2017, 60(4): 040521 doi: 10.1007/s11433-016-9002-8
    毕严先, 魏少明, 王俊, 等. 基于最小二乘估计的InISARS空间目标三维成像方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(5): 1079–1084 doi: 10.11999/JEIT151000

    BI Yanxian, WEI Shaoming, WANG Jun, et al. Interferometric ISAR imaging for 3-D geometry of uniformly rotating targets based on least mean squares estimation method[J]. Journal of Electronics&Information Technology, 2016, 38(5): 1079–1084 doi: 10.11999/JEIT151000
    汤光明, 孙艺, 徐潇雨, 等. 动态更新失真代价的自适应JPEG隐写算法[J]. 通信学报, 2017, 38(9): 1–8 doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017177

    TANG Guangming, SUN Yi, XU Xiaoyu, et al. Adaptive JPEG implicit algorithm for dynamic update distortion cost[J]. Journal on Communications, 2017, 38(9): 1–8 doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017177
    王奇, 陈航, 王英民, 等. 基于最小二乘的短垂线阵匹配场处 理[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(6): 1355–1362 doi: 10.11999/JEIT160727

    WANG Qi, CHEN Hang, WANG Yingmin, et al. Matched filed processing based on the least squares algorithm for short vertical linear array[J]. Journal of Electronics&Information Technology, 2017, 39(6): 1355–1362 doi: 10.11999/JEIT160727
    ERNST T. The History of q-Calculus and a New Method[M]. Uppsala: Uppsala University Press, 2000: 40–103.
    AL-SAGGAF U M, MOINUDDIN M, ARIF M, et al. The q-least mean square algorithm[J]. Signal Processing, 2015, 111(C): 50–60 doi: 10.1016/j.sigpro.2014.11.016
    SOTERRONI A C, GALSKI R L, and RAMONS F M. The q-gradient method for global optimization[J]. Mathematics, 2012, 1558(1): 2389–2393 doi: 10.1063/1.4826022
    练秋生, 齐秀梅, 陈书贞, 等. 基于结构稀疏性的单次曝光相位成像算法[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(7): 1546–1553 doi: 10.11999/JEIT161171

    LIAN Qiusheng, QI Xiumei, CHEN Shuzhen, et al. Single-shot phase imagine algorithm based on structural sparsity[J]. Journal of Electronics&Information Technology, 2017, 39(7): 1546–1553 doi: 10.11999/JEIT161171
    SHIN H C and SAYED A H. Mean-square performance of a family of affine projection algorithms[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2004, 52(1): 90–102 doi: 10.1109/TSP.2003.820077
    CHEN Badong, XING Lei, LIANG Junli, et al. Steady-state mean-square error analysis for adaptive filtering under the maximum correntropy criterion[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(7): 880–884 doi: 10.1109/LSP.2014.2319308
    LIU Chunhui, QI Yue, and DING Wenrui. The data-reusing MCC-based algorithm and its performance analysis[J]. Chinese Journal of Electronics, 2016, 25(4): 719–725 doi: 10.1049/cje.2016.06.019
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-28
  • 修回日期:  2018-06-14
  • 网络出版日期:  2018-07-30
  • 刊出日期:  2018-10-01

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