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基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP算法

赵知劲 陈思佳

引用本文: 赵知劲, 陈思佳. 基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190602 shu
Citation:  Zhijin ZHAO, Sijia CHEN. A Kernel Normalization Decorrelated Affine Projection Algorithm Based on Gaussian Kernel Explicit Mapping[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190602 shu

基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP算法

    作者简介: 赵知劲: 女,1959生,教授、博士生导师,研究方向为通信信号处理;
    陈思佳: 女,1995生,硕士生,研究方向为自适应信号处理
    通讯作者: 赵知劲,zhaozj03@hdu.edu.cn
摘要: 为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题。α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用。

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  • 通讯作者:  赵知劲, zhaozj03@hdu.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-08-08
  • 录用日期:  2020-04-30
  • 网络出版日期:  2020-05-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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