检索结果-内蒙古大学图书馆

Robust Recursive Least-Squares Adaptive-Filtering Algorithm for Impulsive-Noise Environments

IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS 2011年第3期18卷 185-188页

作者： Bhotto, Md. Zulfiquar Ali Antoniou, Andreas Univ Victoria Dept Elect & Comp Engn Victoria BC V8W 3P6 Canada

A new robust recursive least-squares (rls) adaptive filtering algorithm that uses a priori error-dependent weights is proposed. Robustness against impulsive noise is achieved by choosing the weights on the basis of the norms of the crosscorrelation vector and the input-signal autocorrelation matrix. The proposed algorithm also uses a variable forgetting factor that leads to fast tracking. Simulation results show that the proposed algorithm offers improved robustness as well as better tracking compared to the conventional rls and recursive least-M estimate adaptation algorithms.

关键词： Adaptive filters rls adaptation algorithms robust adaptation algorithms

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