申请/专利权人：苏州大学

申请日：2021-06-23

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN113541650B

主分类号：H03H21/00

分类号：H03H21/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明公开一种稀疏线性约束递归最大相关熵自适应滤波器，属于数字滤波器设计领域。该滤波器由递归最小二乘法结合最大相关熵代价函数，采用拉格朗日乘子法推导得到。由于阵列天线信号处理中，有时为了降低功耗而采用稀疏天线阵列，因此本专利基于最大相关熵准则，加入线性约束和稀疏约束两个条件，推导了稀疏线性约束递归最大相关熵自适应滤波器。本发明公开的稀疏线性约束递归最大相关熵自适应滤波器可以应用于受到脉冲噪声干扰的电子、通信和控制系统中。

主权项：1.稀疏线性约束递归最大相关熵自适应滤波器，其特征在于：所述自适应滤波器采用递归最大相关熵准则建立代价函数，采用拉格朗日乘子法依次计算两个约束条件的拉格朗日乘子并进行权值向量更新；所述自适应滤波器的权值向量更新包括：1权值向量wn初始化，即在n＝0时刻，所述自适应滤波器的权值向量wn初始化w0＝0M，中间变量矩阵Ωn初始化为Ω0＝δ-1IM，其中，0M是M维的零向量，IM是M维的单位矩阵，δ是大于零的正常数；2权值向量wn初始化后包括：在n≥1时刻，1通过n时刻的输入信号xn和期望信号dn计算误差信号en，即其中，xn＝[xn,xn-1,...xn-M+1]H为由输入信号的前M个样值{xn,xn-1,...xn-M+1}构成的输入向量，wn＝[w0,n,w2,n,...wM-1,n]H为自适应滤波器的M个抽头系数构成的权值向量，H表示复共轭转置运算；2计算核函数其中，σ为大于0的核宽度，exp为指数运算；3基于计算式来计算变量kn；4更新中间变量矩阵其中，λ为遗忘因子，其取值00λ1；5计算中间变量矩阵：Hn＝CHΩnC-1CH，Gn＝CHΩnC-1,Pn＝IM-ΩnCHn，其中，C是M×K维的约束矩阵；6计算中间变量：sn＝sgnwn-1、tn＝sgnHwn-1wn-1、和Fn＝ΩnsnTrΩnQn，其中，sgn·表示取符号运算符，Tr·表示取迹运算符；7根据表达式 来计算n时刻的权值向量wn，其中，t为给定的正值稀疏度参数，f为响应向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州大学 稀疏线性约束递归最大相关熵自适应滤波器

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