偏差补偿稀疏自适应滤波算法

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为解决输入信号受到噪声干扰和系统发生时变导致ZA-LMS算法估计精度下降的问题,提出一种偏差补偿稀疏自适应滤波算法。算法是在LMS算法的代价函数中添加了l1范数,并导出新的滤波器权系数更新公式,使该算法获得一个指向零矢量的修正量。将无偏准则应用于算法的自适应迭代公式,推导出的偏差补偿项,用以修正输入噪声带来的偏差。仿真实验结果表明,算法在输入信号受噪声干扰和系统发生时变时,具有良好的收敛性、稳态性和跟踪性。
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