[发明专利]基于最小均方四阶的变阈值比例更新自适应滤波方法

摘要

本发明公开了基于最小均方四阶的变阈值比例更新自适应滤波方法，首先提出一种比例更新最小均方/四阶算法，根据系统参数的特征来构建一种动态的增益矩整，能够结合当前参数的特性改变原始算法中的步长，从而提高了算法的跟踪性能，实现在稀疏系统辨识过程的快速收敛和高稳态精度目标；提出一种基于梯度法的阈值因子更新机制，其可以根据当前系统误差的变化而自适应调整阈值的选取，从而可进一步提高参数辨识的精度，具有重要的研究意义和工程应用价值。

主权项

基于最小均方四阶的变阈值比例更新自适应滤波算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取服从高斯分布的随机序列，将该序列均匀划分成多个相量并将每个相量作为一个输入相量u(i)，再选取服从高斯分布的序列作为系统噪声数据v(i)，设定系统最优参数相量wo，计算系统输出信号的期望、系统的瞬时误差；步骤2、利用均方误差/四阶代价函数结合梯度法构建权重迭代公式，将自适应更新步长的更新矩阵和步骤1计算系统输出信号的期望、系统的瞬时误差引入到该权重迭代公式中；步骤3、以步骤2最终得到权重迭代公式为基础，引用增益矩阵根据权重的变化自适应调节算法的步长，得到自适应调节迭代公式；步骤4、将步骤3中自适应调节迭代公式中阈值因子设置为一个变量，应用均方误差/四阶代价函数结合梯度下降法对该阈值因子根据误差变化进行自适应的更新，建立权值更新公式；步骤5、将步骤4得到的权值更新公式进行迭代更新，最终得到系统的估计参数w(i)。