扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法

摘要：

目前大多数分布式估计算法以最小均方误差准则作为代价函数,在脉冲噪声下性能恶化乃至发散.扩散式仿射投影符号算法(Diffusion Affine Proj ection Sign Algorithm,DAPSA)以L1范数为代价函数,在脉冲噪声环境中具有良好的鲁棒性,并且具有较快的收敛速度.然而,固定步长的DAPSA在保持较大的初始收敛速度和较低的稳态误差之间存在矛盾.为降低非高斯噪声环境下DAPSA的稳态误差,同时仍保持较快的初始收敛速度,文中提出了一种扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法(Diffusion Maximum Correntropy Criterion Variable StepSize Affine Proj ection Sign Algorithm,DMCCVSS-AP-SA).首先,该算法利用改进的卡方核作为核函数,自适应更新算法每次迭代过程中的步长取值,在取得较快初始收敛速度的同时可有效降低稳态误差;然后,提出了一种基于系统先验误差的自适应动态范围方法,以进一步降低稳态误差;最后,通过改进卡方核与改进高斯核函数的对比实验,DMCCVSS-APSA与其他分布式算法的对比实验、不同脉冲噪声环境下DMCCVSS-APSA和DAPSA的对比实验,验证了所提算法的性能表现.仿真结果表明,DMCCVSS-APSA与对比算法相比表现良好,在相似的初始收敛速度下稳态误差降低了5 dB以上.实验数据充分说明,在固定步长的DAPSA的基础上提出的变步长方法和自适应动态范围方法,具有对脉冲噪声的强鲁棒性的同时,能有效降低稳态误差,提升了分布式仿射投影类算法的性能表现.最后指出所提算法在ATC式联合方式和最优灵敏度的取值上需要进一步的研究.

关键词：分布式自适应估计、扩散式、最大相关熵、卡方核、冲击噪声

所属期刊栏目：47

分类号：TN911.7

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：242-246