约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器制造技术

本发明专利技术公开一种约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器，属于数字滤波器设计领域。该自适应滤波器由线性约束条件和对数双曲余弦函数建立，同时引入了总体最小二乘的方法。引入线性约束使得自适应滤波器能更好地符合实际环境，通过最小化对数双曲余弦函数提高了算法的鲁棒性以及收敛速度，并利用总体最小二乘法使得算法能够有效地解决输入信号被噪声污染时性能下降的问题。本发明专利技术公开的约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器可以应用于输入和输出信号均受到噪声干扰的电子和通信系统中。中。中。

【技术实现步骤摘要】
约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器


[0001]本专利技术公开了一种自适应滤波器，具体地公开了约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器，属于数字滤波器设计领域。

技术介绍

[0002]约束自适应算法广泛应用于系统辨识、波束形成和盲干扰抑制等领域。线性约束通常来自对所考虑问题的某些参数或属性的先验知识，例如波束形成应用中用户信号的到达方向(DOA)信息。约束最小均方(CLMS)算法是第一个线性约束自适应算法，源于波束形成中线性约束最小方差(LCMV)问题的自适应解决方案。该算法具有性能优异、易于实现等优点，但收敛速度慢，特别是在输入高度相关的情况下。为了解决这一问题，随后提出了约束递归最小二乘(CRLS)算法和约束仿射投影(CAP)算法。然而，当环境中含有脉冲噪声时，这些算法的性能较差，甚至无法正常工作。之后为了解决脉冲噪声带来的问题，Siyuan Peng等人提出了一种约束最大相关熵自适应算法[Peng S,Chen B,Sun L,et al.Constrained maximum correntropy adaptive filtering[J].Signal Processing,2017,140:116
‑
126]，但此算法在输入信号存在噪声的情况下表现较差。
[0003]在某些情况下，系统的输入信号可能受到采样误差或环境干扰等噪声的影响，从而导致较大的稳态MSE。这一问题可以用变量误差(error
‑
in
‑
variable,EIV)模型来描述，EIV模型下的两种重要方法是偏置补偿和总体最小二乘法(TLS)。然而，TLS对脉冲噪声的鲁棒性较差。因此，基于最大相关熵准则，有研究者提出了最大总相关熵(MTC)算法。之后Qian等人基于这一思想，提出了一种约束总最大相关熵算法[Qian G,He F,Wang S,et al.Robust constrained maximum total correntropy algorithm[J].Signal Processing,2021,181:107903]来解决鲁棒约束自适应滤波问题,然而，在重尾脉冲噪声下，此算法的性能仍然不尽如人意。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提出了约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器(简记为CLTL)。
[0005]该滤波器采用线性约束策略和对数双曲余弦代价函来更新其系数向量，同时结合总体最小二乘的方法，从而提高其对抗脉冲噪声的能力，有效的解决了输入信号和输出信号被噪声污染导致的性能下降问题。
[0006]为实现上述的方案，本专利技术意在于提出一种CLTL滤波器，用于在输入信号和输出信号同时被噪声污染的环境下更好地模拟出线性约束系统的特征，从而实现更有效的系统辨识。
[0007]该CLTL滤波器更新系数向量包含如下步骤：
[0008]1)通过n时刻的输入信号和期望信号计算误差信号e
n
，即其中
为被噪声u
n
污染的输入信号，为被噪声v
n
污染的期望信号，x
n
＝[x
n
,x
n
‑1,...x
n
‑
M+1
]T
为由输入信号的前M个样值{x
n
,x
n
‑1,...x
n
‑
M+1
}构成的输入向量，w
n
＝[w
0,n
,w
2,n
,...w
M
‑
1,n
]T
为自适应滤波器的M个抽头系数构成的系数向量，T表示转置运算；
[0009]2)由系数向量w
n
可以计算得到修改后的增广权重向量其中为输出噪声v
n
和输入噪声u
n
序列之间的方差比。
[0010]3)由输入向量误差信号e
n
、lncosh函数的调节参数λ和增广权重向量根据计算式更新中间变量g
LTL
(w
n
)；
[0011]4)计算中间变量P＝I
L
‑
C(C
T
C)
‑1C
T
，q＝C(C
T
C)
‑1f，其中，C为M
×
K维的线性约束矩阵，f为K
×
1维的线性约束向量。
[0012]5)采用计算式w
n+1
＝P(w
n
‑
μg
LTL
(w
n
))+q更新自适应滤波器的系数向量，其中，μ为步长。
[0013]有益效果
[0014]相对于现有技术中的方案，本申请提出的CLTL滤波器及算法既具有较强的鲁棒性，又能有效地模拟出线性约束系统中的特性。同时实验结果表明，本专利技术提出的自适应滤波器能解决输入和输出信号被噪声破坏时约束自适应滤波器性能下降的问题，同时提高其抗脉冲干扰的性能。
附图说明
[0015]下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步描述：
[0016]图1为本专利技术实施例的约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器结构原理图；
[0017]图2为本专利技术实施例的自适应滤波器在实施例的白色信号输入条件下归一化均方差的比较。
[0018]图3为本专利技术实施例的自适应滤波器在实施例的有色信号输入条件下归一化均方差的比较。
具体实施方式
[0019]本申请提出一种约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器(简记为CLTL)，用于在输入信号和输出信号同时被噪声污染的环境下更好地模拟出线性约束系统的特征，从而实现更有效的系统辨识。
[0020]实施例
[0021]本申请提出的CLTL滤波器其工作过程：
[0022]首先结合基于绝对误差与均方误差准则的最小对数双曲余弦函数和线性约束条件，得到其代价函数J
CLTL
，然后采用求偏导的方法计算出其梯度g
LTL
，
[0023]然后使用最速下降法，并通过这个梯度g
LTL
得到初始的系数更新公式，
[0024]然后将代价函数J
CLTL
中的拉格朗日乘子项γ计算出来，最终将g
LTL
和γ都带入到初始的系数更新公式，最终得到本申请提出的自适应滤波器的系数更新公式。
[0025]本实施例采用计算机实验的方法验证CLTL滤波器的性能。实验中使用本专利技术公开的CLTL滤波器在输入和输出信号被噪声破坏的环境下对线性约束未知系统进行辨识，并将其性能与CLMS、CLL以及CMTC自适应滤波器的性能进行对比。本申请实施方式公开的CLTL自适应滤波器辨识该线性约束未知系统包含以下步骤：
[0026]1)通过n时刻的输入信号和期望本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.约束总体最小对数双曲余弦自适应滤波器，其特征在于，其更新系数向量包含以下步骤：1)通过n时刻的输入信号和期望信号计算误差信号e
n
，即其中，为被噪声u
n
污染的输入信号，为被噪声v
n
污染的期望信号，x
n
＝[x
n
,x
n
‑1,...x
n
‑
M+1
]
T
为由输入信号的前M个样值{x
n
,x
n
‑1,...x
n
‑
M+1
}构成的输入向量，w
n
＝[w
0,n
,w
2,n
,...w
M
‑
1,n
]
T
为自适应滤波器的M个抽头系数构成的系数向量，T表示转置运算；2)由输入向量误差信号e
n
、lnc...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪锦根，季颖，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：