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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
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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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