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Robust Diffusion Recursive Algorithm for Distributed Widely-Linear Exponential Functional Link Network
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DOI：10.1109/TSIPN.2025.3589685.png)
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摘要
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分布式自适应滤波已作为关键方法出现在众多应用领域，包括无线传感器网络、分布式信号处理和智能控制系统。然而，现有的扩散式自适应滤波器在非高斯噪声和复杂网络拓扑下性能下降，导致次优运行和不稳定风险。这些局限性促使开发一种既能保持分布式处理优势又能提高噪声鲁棒性的框架。为此，我们提出了一种分布式广线性指数函数链接网络（D-WLEFLN），结合广线性架构与指数展开以增强非线性建模。此外，我们开发了一种基于核风险布莱克-齐塞伦（KRBZ）的成本函数以实现增强的异常值鲁棒性。在此基础上，通过递归优化，开发了一种扩散递归核风险布莱克-齐塞伦（D-RKRBZ）算法，并针对WL架构设计了一种计算高效变体，以在保持估计精度的同时维持运行效率。我们为所提算法提供了理论分析，涵盖均值稳定性和均方性能。仿真结果验证了所提D-RKRBZ算法的性能与理论分析高度一致。与现有扩散算法的比较评估表明，D-RKRBZ在复值非高斯环境下（包括污染高斯噪声和α稳定噪声场景）可实现更低的均方偏差（MSD）。
Keyword:
Robust
diffusion
recursive
KRBZ
widely-linear
exponential functional link network
期刊
IF:
4.9
论文数:
736
被引数:
1.9K
机构
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