[发明专利]一种μ律函数下的比例控制和归一化LMP滤波方法

权利要求书

1.一种μ律函数下的比例控制和归一化LMP滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.将自适应滤波器的输入信号x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]^T与滤波器期望的最佳权重向量相乘，再加上噪声信号v(n)，得到期望输出信号d(n)：

d(n)＝w_o^Tx(n)+v(n)；

式中，M表示信道长度；

S2.将自适应滤波器的输入信号x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]^T和滤波器实时权重向量w(n)＝[w₁(n),w₂(n),...,w_M(n)]^T相乘，得到实时输出信号y(n)：

y(n)＝w(n)^Tx(n)；

S3.将期望输出信号d(n)和实时输出信号y(n)做差，得到信号误差e(n)：

e(n)＝d(n)-y(n)；

S4.根据最小均方p范数准则设计滤波算法的代价函数J(n)：

J(n)＝|e(n)|^p；

S5.引入比例步长控制矩阵G(n)，并基于代价函数J(n)由最速下降法得到权重向量w(n)的更新方程：

S6.对权重向量的更新方程进行归一化处理：

式中，D(n)＝p|e(n)|^p-2e(n)，η表示步长调节参数；

同时，引入μ律函数F(w_s(n))＝log(1+μ|w_s(n)|),1≤s≤M，对比例步长控制矩阵G(n)进行优化，使每个权重分量获得相应的步长因子；

S7.将更新后的权重向量作为滤波器新的实时权重向量，重复进行步骤S1～S6，在每次滤波过程中对自适应滤波器的权重向量进行迭代更新；

所述的比例步长控制矩阵G(n)＝diag[g₁(n),g₂(n),...,g_M(n)]，其中：

χ_s(n)＝max[ρC_max,F(w_s(n))]；

C_max＝max{θ,F(w₁(n)),...,F(w_M(n))}；

其中ρ，θ为自定义常数，一般情况下，ρ，θ较小，能够避免因滤波系数过小而导致算法停止更新；

引入μ律函数F(w_s(n))＝log(1+μ|w_s(n)|),1≤s≤M对比例步长控制矩阵G(n)进行优化，使每个权重分量获得相应的步长因子的过程包括：

将F(w_s(n))＝log(1+μ|w_s(n)|),1≤s≤M带入C_max＝max{θ,F(w₁(n)),...,F(w_M(n))}中，计算μ律函数下的C_max参数；

将F(w_s(n))＝log(1+μ|w_s(n)|)，与计算得到的C_max参数带入χ_s(n)＝max[ρC_max,F(w_s(n))]，得到μ律函数下的χ_s(n)参数；

根据μ律函数下的χ_s(n)参数，带入对比例步长控制矩阵G(n)进行优化，使每个权重分量获得相应的步长因子。