基于指数梯度和凸组合的稀疏自适应滤波算法

摘要

在稀疏自适应滤波器算法中,改进的比例仿射投影算法(IPAPA)对于回声消除是非常具有吸引力的,因为它结合了仿射投影算法(APA)良好的收敛特性和改进的比例归一化最小均方(IPNLMS)算法的增益因子。尽管对于稀疏的回声路径,其性能改善是比较显著的,但在参数选择方面仍然受到一些制约。采用组合方案将2个独立的IPAPA自适应滤波器的输出进行自适应组合,使得参数选择更加简单,不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾,同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性的适应性。另外,由于在每一个瞬间组合系数的正确估计决定了组合方案的优劣,因此在研究其迭代过程的基础上,提出一种基于指数梯度(EG)的组合系数更新方法。理论分析和仿真结果验证了其有效性。