【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字滤波器领域，涉及一种基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法。
技术介绍
1、众所周知，自适应信号处理在现代信号处理当中有着举足轻重的位置，在自适应波束形成、信道均衡、频谱分析与估计、噪声消除、回声抵消、主动噪声控制、语音编码、雷达和声纳等各个领域都得到了长足发展。自适应信号处理已经在各个方面都有了大量的技术产出，迄今为止它已经发展成为了一个较为完备的理论体系。自适应滤波器作为自适应信号处理的核心，它无需知道信号和环境噪声的先验知识，可以自动调整滤波器的系数。自适应滤波器的应用根据提取期望信号的方式可分为：系统辨识、预测、反向滤波和干扰相消四个基本类型。
2、合适代价函数的选择作为自适应滤波理论和应用中的关键问题，在传统单一的自适应滤波器中，最开始是将自适应滤波器处于理想的高斯噪声环境中，基于均方误差准则(mean square error,mse)作为最优准则，具有吸引人的特性，如平滑性，凸性，数学易处理性，低计算负担和高斯假设下的最优性。但是在实际应用环境中充斥着众多的非高斯噪声，例如脉冲噪声。在非高斯噪声的干扰下，基于均方准则的算法的收敛性会受到极大的影响。相关熵是近年来提出并得到迅速发展的信号处理的理论与方法，在信号与信息处理的领域中，相关熵由于其可以很好的抑制非高斯噪声而被广泛应用于自适应滤波算法中。
3、在非高斯噪声环境中mcc(maximum correntropy criterion)准则广泛应用于自适应滤波领域。mcc作为itl(information theo
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供基于最大混合相关熵(简记mmcc)自适应滤波器。该滤波器采用一种新的自动更新混合参数的混合核函数来改善收敛速度与稳态性能之间的矛盾。运行该自动更新混合参数的mmcc滤波器更新权值向量采用以下方法：
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、运行该自动更新混合参数的mmcc滤波器更新权值向量采用以下方法：
4、s1.初始化自适应滤波器。
5、s2.获取误差信号en。
6、s3.混合参数λn的更新。
7、s4.核函数的计算。
8、s5.自适应滤波器的权值向量更新。
9、步骤1：在n＝0时刻，所述自适应滤波器进行初始化设置，自适应滤波器的权值向量wn初始化w0＝0m；混合参数λn初始化为λ0＝λim；其中0m代表m维的零向量，im表示m维的单位列向量，(0<λ<1)。
10、步骤2：在n≥1时，n时刻的输入信号xn和期望信号dn来计算误差信号其中xn＝[xn,xn-1,xn-2,...,xn-m+1]t为输入信号的前m个样值{xn,xn-1,xn-2,...,xn-m+1}t组成的输入向量；wn＝[wn,wn-1,wn-2,...,wn-m+1]t为自适应滤波器的m个抽头系数构成的权值向量，t表示转置运算。
11、步骤3：基于最大相关熵的自适应滤波器中，由于其核函数采用了固定的核宽，过小的核宽会导致算法发散，过大的核宽会使算法的收敛速度变慢，因此导致了收敛速度与稳态性能之间的矛盾。引入一大一小两个不同核宽的混合核函数可以较好的解决这个矛盾，但是不合适的混合参数的选择会影响两个核函数在混合核参数中的比例。因此通过梯度下降法更新每次迭代的混合参数λn，具体如下：
12、
13、步骤4：通过步骤3所述，将更新每次迭代的混合参数λn代入混合核函数后，可以得到混合核函数，具体如下：
14、
15、上式中，in表示n维单位列向量，σ1＞σ2＞0。
16、步骤5：通过步骤4所述，在得到混合核函数后，便可以推导得到自适应滤波器的权值向量更新公式，具体如下：
17、
18、其中，wn表示n时刻的权值向量。
19、本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于最大混合相关熵的自适应滤波器。相对于传统的自适应滤波器，采用最大相关熵准则可以抑制在非高斯脉冲噪声下对于滤波器稳态性能的影响。但是在基于最大相关熵的自适应滤波器中，由于采用固定的核宽，会引起收敛速度与稳态性能之间的矛盾，采用一大一小两个核宽的混合核函数，并自动更新每次迭代的混合参数进而使得两个核宽在混合核函数中有着较合适的比例。本专利技术提出的基于最大混合相关熵的自适应滤波器对于脉冲噪声有着较好的鲁棒性也具有较快的收敛速度。
20、本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
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1.基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述S1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述S2的具体为：
4.根据权利要求3所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述S3的具体为：
5.根据权利要求4所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述S4的具体为：
6.根据权利要求5所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述S5的具体为：
【技术特征摘要】
1.基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述s1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于最大混合相关熵自适应滤波器的权值向量更新方法，其特征在于：所述s2的具体为：
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