Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ по подписке

Автоматический выбор коэффициента адаптации в нестационарных условиях

А. М. Кузьминский

Аннотация


Важной задачей является построение адаптивных фильтров (АФ) для обработки сигналов с неизвестными и меняющимися характеристиками. Один из возможных подходов к решению таких задач излагается в [1]. Он заключается в замене последовательности убывающих коэффициентов, определяющих величину шагов адаптации в алгоритмах типа стохастической аппроксимации [2], на некоторую постоянную величину. Это позволяет отслеживать медленную нестационарность входных сигналов за счет возникновения дополнительной ошибки, обусловленной флуктуациями вектора параметров АФ в установившемся режиме. В [1] на примере задачи идентификации нестационарной нерекурсивной системы показано, что оптимальная величина коэффициента адаптации сложным образом зависит от характеристик сигналов и помех, которые в реальных задачах неизвестны. Поэтому в нестационарных условиях возникает задача улучшения характеристик АФ путем выбора коэффициента адаптации в процессе работы.


Полный текст:

PDF

Литература


Уидроу Б. Стационарные и нестационарные характеристики обучения адаптивных фильтров, использующих критерий минимума СКО / Б. Уидроу, [и др.] // ТИИЭР. — 1976. — Т. 64, № 8. — С. 37–51.

Катковник В. Я. Линейные оценки и стохастические задачи оптимизации / В. Я. Катковник. — М. : Наука, 1976.

Sterns S. D. On adaptive recursive filtering / S. D. Sterns, [et al.] // Circuits Systems and Computers : 10th Asilomar Conf., 1977, Pacific Grove, Calif.: proc. — 1977. — P. 5–11.

Кузьминский А. М. Самонастраивающийся синхронный режекторный фильтр / А. М. Кузьминский // Изв. вузов. Радиоэлектроника. — 1980. — Т. 23, № 1. — С. 82–85.




DOI: http://dx.doi.org/10.20535/S002134701982040153

Метрики статей

Загрузка метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.





© Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 2004–2017
При копировании активная ссылка на материал обязательна
ISSN 2307-6011 (Online), ISSN 0021-3470 (Print)
т./ф. +38044 204-82-31, 204-90-41
Условия использования сайта