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Half-Quadratic Criterion based Distributed Adaptive Graph Diffusion Algorithm
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DOI：10.1016/j.jfranklin.2026.108919.png)
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摘要
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当前图信号处理算法的大部分研究工作假设图结构矩阵为不变常数矩阵，即仅考虑静态图信号场景。提出的图扩散最小均方（GDLMS）算法通过成功将静态图信号场景转换为动态图信号场景，有效填补了上述空白。然而，当受到非高斯噪声污染时，GDLMS算法的性能将严重下降，甚至出现发散现象。提出的图扩散广义最大相关熵准则（GDGMCC）算法有效解决了上述问题，并表现出更好的抗非高斯噪声干扰性能。然而，GMCC函数本身的非凸性质限制了GDGMCC算法在非高斯噪声环境中的收敛/跟踪速率和自适应估计精度。同时，GMCC函数有三个需要手动调整的参数，手动参数调整过程复杂且繁琐。为解决上述问题，基于具有强凸性质的半二次准则函数，提出了图扩散半二次准则（GDHQC）算法，并分析了GDHQC算法的相关性能。最后，通过计算机仿真实验验证了GDHQC算法的优越性能。
Keyword:
Adaptive estimation accuracy
convergence rate
Graph Signal Processing
Generalized Maximum Correntropy Criterion
half-quadratic criterion
期刊
J
IF:
3.7
论文数:
6.4K
被引数:
1.5W
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