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自适应滤波器具有不用预知输入信号的先验知识,就可以动态调节自适应滤波器系数的优点,因此在回声消除、系统辨识、信道均衡等诸多领域均有十分广泛的应用。作为直接影响滤波器效果好坏的自适应滤波算法一直都是信号与信息处理领域的研究热点。随着应用领域的不断拓展,传统的自适应滤波算法面临着新的挑战:多媒体通信系统中输入信号存在强相关性、非高斯噪声在现实世界广泛存在、一些通信系统信道的脉冲响应很长且具备稀疏性、步长参数的选择在算法收敛速度和稳态误差之间的局限性等。仿射投影(Affine Projection Algorithm,APA)算法是一类重要的自适应滤波算法,它由基于l2范数优化准则的归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法演变而来,但与NLMS类算法相比,更适合于输入信号相关性较高的情况。然而,现实世界广泛存在着非高斯噪声,这些噪声的存在破坏了APA等基于l2范数优化准则的自适应滤波算法。本文在研究传统的APA算法的基础上,考虑非高斯噪声的影响,推导出基于l1范数优化准则的仿射投影符号(Affine Projection Sign Algorithm,APSA)算法,该算法结合了APA算法良好的收敛特性和符号算法对非高斯噪声干扰的抑制能力。进一步地,考虑到免提通话等系统的稀疏特性,本文将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起,引入步长函数,提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法—变步长的改进比例仿射投影符号(Variable Step-Size Improved Proportionate Affine Projection Sign Algorithm,VSS-IPAPSA)算法。该算法不仅缓解了收敛速度与稳态失调之间的矛盾,同时也增加了其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真结果验证了其稳健性和有效性。