王树成
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
- 供职机构：华东交通大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究被引量：1
- 2013年
- 基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e与误差信号e之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。
- 万涛刘遵雄王树成
- 关键词：自适应滤波器最小均方算法压缩传感稀疏信道L1范数
- 最小均方算法的改进及应用研究
- 自适应信号处理是数字信号处理的一个重要分支,它除了具有数字信号处理稳定、重复性好和适应性强等特点外,还具有可预见性和无相位偏差等优点。自适应滤波算法是一种能够自动对滤波器性能参数进行调整的算法,也是自适应滤波处理中最重要...
- 王树成
- 关键词：最小均方算法自适应滤波器系统辨识
- 文献传递
- 一种新的基于L0的变步长IPNLMS算法被引量：3
- 2012年
- 研究算法的优化问题,对比于传统的正则化最小均方算法(NLMS),成系数比例自适应算法(PNLMS)拥有较快的初始收敛速度,但是PNLMS并不是一种最优化的算法。改进了采用L0范数的IPNLMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性,通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数成比例的规则化的LMS滤波算法。并对其与文中提到的算法进行了比较和分析,拥有更好的收敛性和稳态误差。
- 刘遵雄王树成
- 关键词：最小均方算法自适应滤波器
- 加权l_p范数LMS算法的稀疏系统辨识被引量：1
- 2013年
- 针对经典最小均方(LMS)算法没有考虑冲击响应通常具有稀疏性的特点,一般的稀疏LMS算法当自适应趋于稳态时,对小系数施加过大的吸引力,导致稳态误差增大的缺点,提出对稀疏系统进行辨识的改进的l p(0
- 刘遵雄秦宾王树成
- 关键词：LP范数收敛速度
