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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113938113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111233087.3，技术领域涉及：H03H21/00；该发明授权一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法是由郭莹;刘淑宇;李立立;王浩东设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法，步骤为：获得输入信号，并组成输入向量，将输入向量输入到自适应滤波器中，从而获得自适应滤波器的输出信号，并进行各个迭代参数的初始化；输出信号加入零均值，进一步得到待估计系统时刻的期望信号；计算期望信号与输出信号之间的误差，以及误差瞬间近似值；对ZA‑LMS算法增加惩罚项，并通过梯度下降法得到VP‑LZA‑LMS算法权系数的更新方程；将误差和误差瞬间近似值代入步长和正则化参数的自适应更新。本发明具有更快的收敛速度、更低的稳态误差以及良好的跟踪性。

本发明授权一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种变参数零吸引最小均方稀疏系统辨识方法，其特征在于：步骤为： 步骤1：获得方差是的输入信号，并组成输入向量xn，将输入向量xn输入到自适应滤波器中，从而获得自适应滤波器的输出信号yn，并进行各个迭代参数的初始化； 步骤2：输出信号yn加入零均值zn，进一步得到待估计系统n时刻的期望信号dn； 步骤3：计算期望信号dn与输出信号yn之间的误差en，以及误差瞬间近似值 步骤4：对ZA-LMS算法增加惩罚项，并通过梯度下降法得到VP-LZA-LMS算法权系数的更新方程； 步骤5：将误差en和误差瞬间近似值代入步长μn和正则化参数ρn的自适应更新； 在步骤4中ZA-LMS算法惩罚项为： -γ||wn||1lnBn 其中，wn＝[wn,wn-1,...,wn-L+1]T表示时刻n自适应滤波算法得到的权系数估计向量，win是wn中第i个元素||·||∞表示无穷范数，即取wn的最大值，L是滤波器长度，是对数函数； 步骤4中VP-LZA-LMS算法权系数的更新方程为： wn+1＝wn-μgwn ＝wn+μnxnen+ρnGLZA[wn] 式中，xn＝[xn,xn-1,...,xn-L+1]T表示输入信号向量，上标T表示矩阵转置， wn＝[wn,wn-1,...,wn-L+1]T表示自适应滤波算法得到的权系数估计向量，μn表示时刻n的步长因子，ρn表示时刻n的正则化参数，是零吸引项； 在步骤5中，步长μn和正则化参数ρn的更新公式为： μn＝min{θμn-1+1-θμ'n,μmax} ρn＝θρn-1+1-θρ'n 式中，μ'n＝max{μ*n,0},ρ'n＝max{ρ*n,0}, 0＜θ＜1为平滑因子。

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