08 非高斯噪声下基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法.pdf

《基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法在非高斯噪声下的应用》 在现代通信和信号处理领域，面对复杂的噪声环境，如何有效地进行信号估计和滤波是一个至关重要的问题。非高斯噪声，尤其是具有脉冲特性的噪声，对传统算法的性能构成严重挑战。在这种背景下，一种名为扩散式仿射投影算法（DAPA）的自适应滤波技术应运而生。DAPA以其在输入信号相关时的快速收敛特性而备受青睐，然而，它在抑制非高斯噪声上的不足以及固定步长的局限性限制了其在实际应用中的效能。 为了解决这一问题，研究者们提出了一种创新的变步长符号扩散式仿射投影算法（VSS-DWAPA），该算法结合了Wilcoxon范数的稳健性优势。Wilcoxon范数源于统计学中的稳健估计理论，其对异常值的抵抗力较强，这使得它在处理非高斯噪声时更具优势。在VSS-DWAPA中，将Wilcoxon范数引入为代价函数，并通过符号量化处理，推导出新的迭代公式，以适应各种噪声环境。 此外，VSS-DWAPA还针对固定步长的局限性，采用迭代方式动态调整步长。在算法的初期阶段，较大的步长有助于快速收敛；而在接近收敛阶段，减小步长可以提高算法的稳定性，从而实现更好的适应性。这种灵活的步长控制策略使得VSS-DWAPA在不同阶段都能表现出优异的性能。 仿真结果证实了VSS-DWAPA在非高斯噪声环境下的优越性。相比于其他现有的扩散式自适应滤波算法，它在收敛速度、跟踪性能等方面都有显著提升。同时，即使在高斯噪声环境下，VSS-DWAPA依然能保持良好的性能，展现出其广泛的适用性。 基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法VSS-DWAPA在非高斯噪声下的自适应滤波中展示了强大的潜力。这一创新不仅克服了DAPA的弱点，而且通过动态步长控制增强了算法的适应性和鲁棒性。对于未来的研究和实际应用，VSS-DWAPA无疑为非高斯噪声环境下的信号处理提供了一个有力的工具。