基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识

赵锡凯; 张贤达

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识

更新时间：2025-12-08

- 基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识
- Blind Identification of Noncausual AR System Based on Maximum Kurtosis Criteria
- 电子学报 1999年第12期页码：126-128
- 作者机构：
  
  1. 清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室!北京
  2. 100084
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61701067;61702065)
- DOI：
  中图分类号： TN911.7
- 纸质出版：1999
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]赵锡凯,张贤达.基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识[J].电子学报,1999(12):126-128.

赵锡凯, 张贤达. Blind Identification of Noncausual AR System Based on Maximum Kurtosis Criteria[J]. Acta Electronica Sinica, 1999, (12): 126-128.
[1]赵锡凯,张贤达.基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识[J].电子学报,1999(12):126-128. DOI：

赵锡凯, 张贤达. Blind Identification of Noncausual AR System Based on Maximum Kurtosis Criteria[J]. Acta Electronica Sinica, 1999, (12): 126-128. DOI：

摘要

本文结合最大峰度准则和非线性优化理论中的梯度法，设计了一种非因果AR系统的盲辨识算法，并证明了它的全局收敛性，给出了它在平衡点附近的收敛速度．算法通过构造逆滤波器的方法来进行盲辨识，同时通过基于高阶累积量的自学习算法将逆滤波器的系数逼近AR系统的参数．由于采用了高阶累积量，算法对高斯观测噪声有较好的抑制能力仿真的结果表明了算法的有效性．

Abstract

Based on the maximum kurtosis criteria and gradient decent method

this paper designed a new blind identification algorithm for noncausual AR system. Its global convergence is proved and convergence rate calculated. Parameters inthe invease filter approach the true AR coefficients by high-order cumulant （HOS） based self-study algorithm. This identification method can effectively suppress the Gaussian noise because of the utilization of HOS.

关键词

Keywords

references

浏览量

163

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

信道盲辨识的新方法

卷积混叠信号盲分离