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Sparse Penalty Data-Reusing Minimum Kernel Risk-Sensitive Loss Algorithms
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AI
DOI：10.1007/s00034-025-03345-w.png)
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摘要
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与基于相关熵的损失函数相比，定义在核空间中的核风险敏感损失（KRSL）表现出更优的性能曲面，使其在非高斯信号处理中更具鲁棒性。为缓解MKRSL算法在处理相关输入信号时的局限性，通过采用数据重用策略修改MKRSL自适应滤波算法的权重更新方程，推导出数据重用最小核风险敏感损失（DRMKRSL）算法。为应对实际场景中的稀疏系统，将三种稀疏惩罚项引入DRMKRSL算法的目标函数，由此提出零吸引DRMKRSL（DRMKRSLZA）算法、加权零吸引DRMKRSL（DRMKRSLRZA）算法以及对数范数零吸引DRMKRSL（DRMKRSLLZA）算法。此外，提供了算法性能的理论分析，并比较了其计算复杂度。在系统辨识和回声消除中的仿真实验表明，所提算法不仅能强有力地证明其对脉冲噪声的鲁棒性，而且在精确估计稀疏系统方面表现出良好的性能。
Keyword:
Kernel risk-sensitive loss
Data-reusing
Zero attraction
Impulsive noise
Sparse system identification
Echo cancellation
期刊
C
IF:
2
论文数:
318
被引数:
0
机构
引用论文
Newton Recursion Based Random Data-Reusing Generalized Maximum Correntropy Criterion Adaptive Filtering Algorithm.png)
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