Indexed by:Journal Article

Date of Publication:2010-07-15

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:Scopus、ISTIC、PKU、EI

Volume:50

Issue:4

Page Number:586-590

ISSN:1000-8608

Key Words:α稳定分布;最小p范数;TVAR模型;参数估计

Abstract:非高斯非平稳随机信号处理是当前信号处理领域的研究热点,具有重要的理论意义和实际价值.采用TVAR模型来描述非平稳随机信号,在α稳定分布噪声条件下,传统的递推最小二乘(RLS)算法效果显著退化.采用最小p范数(LPN)算法对TVAR模型的时变参数进行估计,仿真实验结果表明,LPN算法不仅适用于高斯条件而且适用于非高斯α稳定分布噪声条件,且与仅适用于高斯条件下的RLS算法相比具有更好的韧性.