【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自适应信号处理领域，特别涉及一种基于在线式admm的分布式参数估计方法。
技术介绍
1、在线分布式参数估计技术涉及在分布式网络中通过本地计算和数据交换来进行参数估计。这些参数可以是信号特征、信道参数等。在这种网络中，节点不仅需要基于各自的观测数据进行参数估计，还需与相邻节点协作，以实现全局参数的估计。分布式参数估计的理论在目标定位与跟踪、分布式语音增强、频谱感知和分布式图像处理等领域具有重要应用。
2、一个关键挑战是如何根据实际问题有效建模网络中各节点上待估计参数的关系。目前，分布式参数估计理论已经探究了稀疏性、联合稀疏性和子空间约束等模型，然而这些模型的适用范围有限。在分布式语音增强和分布式神经网络等场景中，待估计参数向量往往具有结构上的相似性，适合用低秩矩阵来建模，即网络中所有节点的待估计参数向量形成的矩阵为低秩矩阵。通过将低秩关系融入分布式参数估计算法的设计中，可以显著提升自适应滤波器的估计精度。因此，如何在实时流数据处理中，设计具有低计算复杂度且高准确性的分布式自适应滤波方法，以应对低秩关系，是一个亟待...
【技术保护点】
1.一种基于在线ADMM的分布式参数估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于在线ADMM的分布式参数估计方法，其特征在于，所述每个节点上的实际代价函数，表示为：
3.根据权利要求1所述的基于在线ADMM的分布式参数估计方法，其特征在于，当分布式参数估计方法应用于分布式网络中的声学系统辨识时，所述实际代价函数中的损失函数采用最小均方误差代价函数：
4.根据权利要求1所述的基于在线ADMM的分布式参数估计方法，其特征在于，所述利用节点上的实际代价函数构造节点上的局部优化问题，包括：
5.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，所述每个节点上的实际代价函数，表示为：
3.根据权利要求1所述的基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，当分布式参数估计方法应用于分布式网络中的声学系统辨识时，所述实际代价函数中的损失函数采用最小均方误差代价函数：
4.根据权利要求1所述的基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，所述利用节点上的实际代价函数构造节点上的局部优化问题，包括：
5.根据权利要求1所述的基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，所述基于正则化架构和节点上的局部优化问题，构造节点上新的局部优化问题，包括：
6.根据权利要求1所述的基于在线admm的分布式参数估计方法，其特征在于，利用所述新的局部优化问题，基于局部参数矩阵、局部...
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