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Variable-Step-Size Generalized Maximum Correntropy Affine Projection Algorithm with Sparse Regularization Term
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14020291.png)
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摘要
En 中文
自适应滤波在现代电子信息和通信系统中发挥着关键作用，特别是在动态和复杂的环境中。尽管传统自适应算法在许多场景下表现良好，但它们未能充分利用系统的稀疏性，这限制了其在噪声条件变化时的性能。为克服这些局限性，本文提出了一种带有稀疏正则项的变步长广义最大相关熵仿射投影算法（C-APGMC）。该算法通过使用相关熵诱导度量（CIM）来利用系统的稀疏性，该度量近似于范数的l0范数，并在每次迭代中对较小的系数施加更强的零吸引。此外，该算法采用基于均方偏差（MSD）准则的变步长方法。这种设计旨在优化收敛速度和稳态性能，从而提高其在动态环境中的适应性。仿真结果表明，该算法在回声消除任务中优于其他算法，即使在存在各种噪声干扰的情况下也是如此。
Keyword:
adaptive filtering algorithm
echo cancellation
sparse system identification
variable step size
zero attraction
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
暂无机构信息
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