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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2010-07-15

发表刊物： 大连理工大学学报

收录刊物： EI、PKU、ISTIC、Scopus

卷号： 50

期号： 4

页面范围： 586-590

ISSN号： 1000-8608

关键字： α稳定分布;最小p范数;TVAR模型;参数估计

摘要： 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.