【摘 要】
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在一些自适应滤波应用领域,未知系统的期望信号会产生非线性失真,采用样条自适应滤波器比线性自适应滤波器具有更好的性能。将样条自适应滤波器扩展到分布式网络,如扩散式样
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61471251)
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在一些自适应滤波应用领域,未知系统的期望信号会产生非线性失真,采用样条自适应滤波器比线性自适应滤波器具有更好的性能。将样条自适应滤波器扩展到分布式网络,如扩散式样条最小均方算法,同样能够解决网络节点的非线性失真问题。然而,在有均匀或二元噪声干扰的分布式网络中,扩散式样条最小均方算法稳态失调较大。为了解决这一问题,选用每个节点的误差信号的高阶矩作为代价函数,采用随机梯度法推出一种扩散式样条最小四阶矩算法。仿真结果表明,在相同的收敛速度和采用较大方差的均匀或二元噪声环境中,该算法比扩散式样条最小均方算法有更低
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