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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robust Quasi-Newton Adaptive Filtering algorithms

引用

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS 2011年第8期58卷 537-541页

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

Two robust quasi-Newton (QN) adaptive filtering algorithms that perform well in impulsive-noise environments are proposed. The new algorithms use an improved estimate of the inverse of the autocorrelation matrix and an improved weight-vector update equation, which lead to improved speed of convergence and steady-state misalignment relative to those achieved in the known QN algorithms. A stability analysis shows that the proposed algorithms are asymptotically stable. The proposed algorithms perform data-selective adaptation, which significantly reduces the amount of computation required. Simulation results presented demonstrate the attractive features of the proposed algorithms.

关键词： Adaptive filters impulsive noise in adaptive filters quasi-Newton algorithms robust adaptation algorithms

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