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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明提供一种通用自适应系统识别算法，包括：信号输入；构建alpha稳态分布或Bernoulli分布脉冲噪声模型，选择合适的加性脉冲噪声；瞬时估计误差计算，将瞬时期望信号与滤波器瞬时输出信号相减得到瞬时误差信号；构建通用自适应算法，确定自适应算法的权向量更新方程，系统辨识参数初始化，系统处于预备阶段；运行系统辨识模型，确定系统辨识模型运转顺利；判断重复，如果算法未达到稳态，则重复，使其在迭代次数了达到稳态。如果在迭代次数内算法未达到稳态，需重新调整步长；系统识别，将稳态下的自适应滤波器的抽头权向量输出，即识别的未知系统参数。该方法在脉冲噪声环境下的性能好，收敛速度快，而且具备通用性。

主权项：1.一种通用自适应系统识别算法，其特征在于，步骤如下：步骤A、信号输入，将输入信号组合为向量；步骤B、构建alpha稳态分布或Bernoulli分布脉冲噪声模型，选择合适的加性脉冲噪声；步骤C、瞬时估计误差计算，将瞬时期望信号与滤波器瞬时输出信号相减得到瞬时误差信号；步骤D、构建通用自适应算法，确定自适应算法的权向量更新方程，即系统辨识的迭代方程；确定通用自适应滤波器的目标函数，其数学模型为： 其中：α∈R是控制鲁棒性的形状参数；当α＝2时，目标函数用极限定义得出： 该目标在α＝2极限情况下接近L2损失函数，即平方误差函数；当α＝1时，目标函数是L1损失函数平滑形式： 该损失函数通常被称为Charbonnier损失函数、伪Huber损失函数或L1-L2损失函数；当α＝0时，目标函数用极限定义得出Cauchy损失函数如下所示： 当α＝-2时，目标函数得出Geman-McClure损失函数如下所示： 在α趋近负无穷大的时候，目标函数变成Welsch损失函数： 通过上述分析，可知目标函数在α＝2和α＝0处有奇点，在α＝-∞处存在极限： 将目标函数对滤波器抽头权向量wn求导，得到： 根据梯度下降法得到自适应滤波器抽头权向量更新方程： 其中，μ是用于调整收敛速度和稳态误差的步长参数；步骤E、系统辨识参数初始化，系统处于预备阶段；步骤F、运行系统辨识模型，确定系统辨识模型运转顺利；步骤G、判断重复，如果算法未达到稳态，则重复F步骤，使其在迭代次数了达到稳态；如果在迭代次数内算法未达到稳态，需重新调整步长然后进行E、F的步骤；步骤H、系统识别，将稳态下的自适应滤波器的抽头权向量输出，即识别的未知系统参数。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种通用自适应系统识别算法