一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波器设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波器设计方法，属于信号处理领域，由于传统的基于最小均方误差准则的自适应滤波器设计只在系统噪声为高斯情况下才会有良好的效果，但是对于非高斯噪声情况下，性能通常不理想。虽然基于最小误差熵的自适应准则能够克服非高斯噪声的情况，但是却面临收敛速度和稳态精度之间的权衡折中问题，不能同时达到最优。本发明专利技术提出由两个不同步长的最小误差熵自适应滤波器组合，设计得到的基于最小误差熵的凸组合自适应滤波器具有在保持良好稳态精度的情况下依然能够实现快速收敛和跟踪的能力，在实际应用中更加易于推广和使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波方法
本专利技术属于信号处理领域中的方法研究，涉及一种基于最小误差熵算法准则下的凸组合滤波器设计。
技术介绍
近年以来，自适应滤波迅速发展为一种最佳滤波方法。自适应滤波是在维纳滤波、卡尔曼滤波等线性滤波基础上发展起来的一种滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能，从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定性的系统或信息过程。这里的“不确定性”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因素和随机因素。任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是设计者事先并不一定能确切知道的。作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示。这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定性的，也可能是随机的。此外，还有一些测量噪音，也以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何综合处理该信息过程，并使得某一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波器设计方法，其特征在于：该凸组合自适应滤波器设计方法包括以下步骤：采用最小误差熵准则更新权重向量，并以该准则下的两个不同步长的自适应滤波器以凸组合的形式联合调制输出结果，以所述两个不同步长的自适应滤波器中步长较长的一个自适应滤波器在滤波开始阶段保证所述凸组合自适应滤波器的收敛速度，同时以另一个步长较短的自适应滤波器在滤波进入稳态阶段时保证所述凸组合自适应滤波器的稳态精度。

【技术特征摘要】
1.一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波方法，其特征在于：该凸组合自适应滤波方法包括以下步骤：采用最小误差熵准则更新权重向量，并以该准则下的两个不同步长的自适应滤波器以凸组合的形式联合调制输出结果，这两个独立的基于最小误差熵准则下的自适应滤波器输出及权重向量构成了系统总的输出及权重向量，混合系数在开始时接近为1，在稳态时接近为0，以所述两个不同步长的自适应滤波器中步长较长的一个自适应滤波器在滤波开始阶段保证所述凸组合自适应滤波器的收敛速度，同时以另一个步长较短的自适应滤波器在滤波进入稳态阶段时保证所述凸组合自适应滤波器的稳态精度。2.根据权利要求1所述一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波方法，其特征在于：所述凸组合自适应滤波方法具体包括以下步骤：1)让输入信号以一定长的滑动窗分别通过两个独立的不同步长的自适应滤波器，分别得到所述两个独立的不同步长的自适应滤波器的输出y1(n)和y2(n)，用期望输出信号yd(n)与y1(n)以及y2(n)分别做差值运算，得到所述两个独立的不同步长的自适应滤波器各自的输出误差e1(n)和e2(n)，然后利用最小误差熵准则更新所述两个独立的不同步长的自适应滤波器各自的权重向量为W1(n+1)和W2(n+1)，权重向量更新过程中，基于凸组合设计，使其中步长较短的自适应滤波器的权重向量的更新结果W2(n+1)通过结合平滑因子α依赖其中步长较长的自适应滤波器的权重向量W1(n)；2...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈霸东，肖建锋，郑南宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61