【摘 要】
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针对α稳定分布噪声中核集员归一化（KSM-NLMS）算法性能下降问题,提出了核集员归一化最小平均p范数（KSM-NLMP）算法和核集员双归一化最小平均p范数（KSM-BNLMP）算法。首先,将输入信号
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室
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针对α稳定分布噪声中核集员归一化（KSM-NLMS）算法性能下降问题,提出了核集员归一化最小平均p范数（KSM-NLMP）算法和核集员双归一化最小平均p范数（KSM-BNLMP）算法。首先,将输入信号映射到再生核希尔伯特空间,在此空间基于集员滤波理论和最小p范数准则构造算法的代价函数。其次,根据最优解、误差方程和集员滤波约束条件,推导得到滤波器权向量的更新迭代公式。最后,利用核技巧得到滤波器输出和算法的迭代公式。非线性信道均衡的仿真结果表明,KSM-NLMP和KSM-BNLMP算法比KSM-NLMS算法具
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