一个基于最大电流度的普遍约束自适应过:约束强制和性能分析
Ji Zhao1, Wenyue Li1, Qiang Li1
1School of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology, Mianyang, Sichuan 621010, PR China.
本研究介绍了一种强大的自适应过算法,即约束强制的通用化最大电流 (CFFF-RCGMC),旨在克服噪音环境中传统方法的局限性. 在系统识别任务中,CFFF-RCGMC表现出卓越的稳定性和性能.
科学领域:
- 信号处理 信号处理
- 适应性过是一种自适应性过.
- 强大的统计数据.
背景情况:
- 像平均平方误差这样的二次性成本函数对冲动噪声缺乏稳定性.
- 通用最大流 (GMC) 提供了强大的非线性相似度量,在噪音条件下优于传统方法.
研究的目的:
- 为非高斯噪声环境开发稳定和强大的递归自适应过算法.
- 解决现有算法的分歧问题,原因是圆除错误.
主要方法:
- 引入了一个忘记因子到递归通用最大电流 (FF-RCGMC) 算法.
- 整合了强制约束策略以提高稳定性,创建了强大的类型强制约束FF-RCGMC (CFFF-RCGMC).
- 进行了平均值和平方平均值稳定性分析,并探索了过渡性/稳定性特征.
主要成果:
- 拟议的CFFF-RCGMC算法与其对应的算法相比,具有更高的稳定性.
- 在非高斯噪声中进行系统识别的模拟证明了CFFF-RCGMC的出色性能.
- 约束强制策略有效地缓解了由圆结错误引起的分歧问题.
结论:
- CFFF-RCGMC为冲动噪声中的自适应过提供了稳定和强大的解决方案.
- 该算法在具有挑战性的非高斯环境中的系统识别任务中特别有效.
- 开发的方法比现有的自适应过技术提供了显著的改进.
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