变步长符号扩散式仿射投影算法对抗非高斯噪声

"这篇论文提出了一种新的变步长符号扩散式仿射投影算法(VSS-DWAPA)，该算法在非高斯噪声环境下表现优越，特别是在处理存在脉冲特性的非高斯噪声时，能够提高收敛性和跟踪性。通过引入Wilcoxon范数作为代价函数并进行符号量化，以及采用迭代方式动态调整步长，VSS-DWAPA算法在不同阶段选择合适的步长，增强了算法的适应性。" 基于给定文件的部分内容，以下是对相关知识点的详细说明： 1. 扩散式仿射投影算法(DAPA)：DAPA是一种分布式网络参数自适应估计技术，它能够在输入信号相关的情况下快速收敛。然而，DAPA在面对非高斯噪声，特别是具有脉冲特性的噪声时，其性能会受到影响。 2. Wilcoxon范数：Wilcoxon范数是稳健统计中的一个概念，具有较强的抗异常值能力。在本文中，它被用作代价函数，以改进DAPA在处理非高斯噪声时的性能。通过对Wilcoxon范数的取值进行符号量化，作者们推导出了新的迭代公式，以适应非高斯噪声环境。 3. 变步长策略：传统的DAPA算法通常采用固定的步长，这可能限制了其收敛速度和准确性。为了克服这个问题，VSS-DWAPA算法引入了迭代方式来动态调整步长。在算法的初始阶段和接近收敛阶段，步长会根据误差信号自动调整，以适应不同的噪声环境，从而提高了算法的适应性和收敛性。 4. 符号量化：在处理Wilcoxon范数时，作者采用了符号量化的方法，这有助于减少噪声影响，提高算法的稳健性。 5. 非高斯噪声：非高斯噪声是指不符合正态分布的噪声，常常包含脉冲噪声或其他非典型的随机成分。在实际应用中，如通信系统、图像处理等领域，非高斯噪声的处理是一项挑战。 6. 性能比较：通过仿真对比，VSS-DWAPA算法在非高斯噪声环境下的收敛速度、跟踪性能优于其他一些扩散式自适应滤波算法，并且在高斯噪声环境中也表现出良好的性能。 7. 文献分类和标识：该论文属于电子信息技术领域，具体分类为TN911.7，文献标识码为A，表明其为学术研究性质的科技论文。 8. DOI和文章编号：文章的DOI（Digital Object Identifier）和文章编号是用于唯一标识和引用该论文的数字标识符，方便后续的研究引用和追踪。 该论文提出的VSS-DWAPA算法针对非高斯噪声环境中的参数自适应估计问题提供了一种有效解决方案，通过引入Wilcoxon范数和变步长策略，显著提升了算法在各种噪声环境下的性能。