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利用反雙曲正弦函數(shù)的稀疏歸一化最小均方算法

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  針對(duì)現(xiàn)有基于最小均方誤差( MSE)的塊稀疏系統(tǒng)辨識(shí)算法抗沖激性能不佳的問題,提出了一種利用反雙曲正弦函數(shù)替代最小均方誤差的改進(jìn)型塊稀疏歸一化最小均方(IBS-NLMS)算法。該算法首先構(gòu)造新的代價(jià)函數(shù),利用負(fù)梯度最陡下降法求出增量,進(jìn)而導(dǎo)出了新的濾波器權(quán)系數(shù)更新公式,在公式迭代過程中出現(xiàn)的沖激噪聲會(huì)導(dǎo)致權(quán)系數(shù)的更新量趨于零向量,從而消除了由于非高斯沖激干擾而導(dǎo)致的算法發(fā)散問題。同時(shí),理論分析并推導(dǎo)出了該算法的均值收斂過程。塊稀疏系統(tǒng)辨識(shí)的仿真結(jié)果表明,在非高斯沖激噪聲干擾和截?cái)嘧兓闆r下,改進(jìn)型算法與塊稀疏歸一化最小均方( BS-NLMS)算法相比有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差。

利用反雙曲正弦函數(shù)的稀疏歸一化最小均方算法

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