Alpha稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法研究

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1、ｊ治文遥乂李ＳＯＵＴＨＷＥＳＴＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ博士学位论文ＤＯＣＴＯＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目：Ａｌｐｈａ稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法研究２０１４级；年级芦路姓名：申请学位级别工学博士：专电气工程指导教师：赵海全教授二零一Ｖ乂五月＞．年Ｖ、，．７．．．．．．．．．．．．国内图书分类号：TN911密级：公开论文作者西南交通大学研究生学位论文Alpha稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法研究年级2014级姓名芦璐申请学位级别工学博士专业电气工程指导老

2、师赵海全教授二零一八年五月ClassifiedIndex:TN911U.D.C:621.38SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeThesisADAPTIVEFILTERINGALGORITHMINTHEPRESENCEOFα-STABLENOISEGrade:2014Candidate:LuLuAcademicDegreeAppliedfor:Ph.D.Specialty:ElectricalEngineeringSupervisor:ZhaoHaiquanMay2018学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、

3、使用学位论文的规定，同总学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被査阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印。、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于ｈ保密□，在年解密后适用本授权书；２．不保密使用本授权书。“”（请在以上方框内打Ｖ）学位论文作者签名：Ｙ指导老师签名齡＂曰期：Ｌ曰期：．名．多］西南交通大学博士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1.为提高自适应滤波算法在Alpha稳定分布环境的性能，将凸组合

4、策略引入归一化符号算法中，提出了一种新的凸组合符号算法。并且，为进一步提高滤波器组在过渡阶段的收敛速度，提出了一种新的权向量转移策略。对于在Alpha稳定分布噪声下的非线性系统辨识问题，提出两种不同结构凸组合的基于二阶Volterra（SOV）滤波器来同时获得较快的收敛速度和较低的稳态核误差，并分别分析了两种新算法的理论性能。计算机仿真验证了两种新凸组合算法对提高算法性能的有效性。（见第二章）2.利用对数变换能够有效“压缩”越界数据的特点，提出两种新的p范数对数变换策略的递归最小二乘算法，并与SOV滤波器结合，成功的应用于Alpha稳定分布环境下的非线性系统辨识中。为进一步

5、提高算法性能，提出了一种基于鲁棒统计的变遗忘因子算法。通过和p范数对数变换算法结合，有效提高了算法在SOV系统辨识中的跟踪能力。（见第三章）3.利用最大熵对于冲击噪声的鲁棒性，将最大熵策略和递归-x控制算法结合，提出一种主动脉冲噪声控制算法。旨在解决实际中参数选择的问题，并保持算法的性能，进一步提出了自适应更新核宽度策略。为提高非线性主动噪声控制系统中滤波器的性能，提出一种基于基于SOV扩展的连续p范数对数变换的非线性主动脉冲噪声控制算法。并且，为克服实际系统中p值选择困难的问题，进一步提出了连续p范数对数变换策略。多种环境下的仿真实验验证了所提出新算法的有效性。（见第四章

6、）4.针对Alpha稳定分布噪声下的波束形成问题，提出了一种新的鲁棒自适应波束形成算法。该算法利用连续p范数递归对数变换策略，能有效的应用于多种噪声环境，具有很强的鲁棒性。并且，分析了新算法的H∞性能。同时，详尽分析了复数递归最大熵算法的理论值。仿真实验和理论分析同时证明了所提出算法的有效性。（见第五章）5.考虑将误差信号加入归一化参数中，提出了一种新的鲁棒p范数分布式滤波算法，并详细分析了其稳态性能。对于分布式网络在Alpha稳定分布噪声下的参数估计问题，考虑了分布式网络的非线性性质。提出了一种扩散型SOV滤波器。为进一步降低扩散型SOV滤波算法的计算复杂度，利用插值滤波

7、器结构，提出了一种新的扩散型插值Volterra滤波器。在参数辨识阶段，两种结构的滤波器算法利用一种新的p范数对数代价函数对线性核和非线性核的权向量分别进行更新。计算机仿真实验展示了所提出算法的有效稳定的滤波性能。（见第六章）本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰。写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明一本人完全了解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。