[發明專利]一種通用自適應系統識別算法

在審

• 申請號: 202210066048.7
• 申請日: 2022-01-20
• 公開（公告）號: CN114499463A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 李迎松;黃鑫琪
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H03H21/00
• 分類號: H03H21/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種通用自適應系統識別算法，其特征在于，步驟如下：

步驟A、信號輸入，將輸入信號組合為向量；

步驟B、構建alpha穩態分布或Bernoulli分布脈沖噪聲模型，選擇合適的加性脈沖噪聲；

步驟C、瞬時估計誤差計算，將瞬時期望信號與濾波器瞬時輸出信號相減得到瞬時誤差信號；

步驟D、構建通用自適應算法，確定自適應算法的權向量更新方程，即系統辨識的迭代方程；

步驟E、系統辨識參數初始化，系統處于預備階段；

步驟F、運行系統辨識模型，確定系統辨識模型運轉順利；

步驟G、判斷重復，如果算法未達到穩態，則重復F步驟，使其在迭代次數了達到穩態；如果在迭代次數內算法未達到穩態，需重新調整步長然后進行E、F的步驟；

步驟H、系統識別，將穩態下的自適應濾波器的抽頭權向量輸出，即識別的未知系統參數。

2.根據權利要求1所述的一種通用自適應系統識別算法，其特征在于：步驟A具體包括：將n到n-N+1時刻的輸入信號離散值u(n),u(n-1),...,u(n-N+1)組成輸入向量u(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-N+1)]^T，即獲得當前n時刻的輸入信號；其中N代表濾波器長度，T代表轉置運算。

3.根據權利要求1所述的一種通用自適應系統識別算法，其特征在于：步驟B具體包括：選取合適的信道模型，確定未知信道模型參數w_o，w_o代表未知信道抽頭權向量，將輸入信號向量u(n)輸入到未知信道得到期望信號d(n)；其中，期望信號的數據模型d(n)＝u^T(n)w_o+v(n)，v(n)是alpha穩定分布脈沖噪聲或伯努利分布脈沖噪聲，其方差為

alpha穩定分布脈沖噪聲特征函數為

v(n)＝exp{jδn-η|n|^θ[1+jξsign(n)ω(n,θ)]}

其中，ω(n,θ)的定義為：

其中：θ是度量alpha穩定分布函數拖尾厚度的特征指數，取值范圍是(0,2]，取值越小，所對應的分布圖像的拖尾特征越嚴重，脈沖特性越嚴重，取值越大越趨近高斯過程；-1≤ξ≤1是控制對稱性的參數；-∞＜δ＜+∞是是控制alpha穩定噪聲分布的中心位置參數，η＞0是分散系數；

伯努利脈沖噪聲函數為v(n)＝α(n)+b(n)β(n)，其中α(n)和β(n)分別是方差為和方差為零均值的高斯噪聲b(n)表示為獨立同分布發生概率為Pr[b(n)＝0]＝1-P和Pr[b(n)＝1]＝P的伯努利隨機序列。

4.根據權利要求1所述的一種通用自適應系統識別算法，其特征在于：步驟C具體包括：將n時刻的信號向量u(n)輸入到自適應濾波器中，自適應濾波器輸出信號y(n)，其數學模型為y(n)＝u^T(n)w(n)，其中w(n)是n時刻的濾波器抽頭權向量，將n時刻的期望信號d(n)減去n時刻的濾波器輸出信號y(n)得到n時刻的誤差信號e(n)，即e(n)＝d(n)-u^T(n)w(n)。