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Robust Diffusion Affine Projection M-Estimate Algorithm for Distributed Estimation over Network

机译:网络上分布式估计的鲁棒扩散仿射投影M估计算法

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摘要

In this paper, a robust diffusion affine projection M-estimate (DAPM) algorithm is proposed for distributed estimation in the adaptive diffusion network. To eliminate the adverse effects of impulsive noise in case of the impulsive interference environment on the filter weight updates, this algorithm uses a robust cost function based on M-estimate function and is derived by the steepest-descent method. Simulation results verify that the proposed DAPM algorithm is effective for system identification scenarios in the presence of impulsive noise.
机译:针对自适应扩散网络中的分布式估计问题,提出了一种鲁棒的扩散仿射投影M估计(DAPM)算法。为了消除脉冲干扰环境下脉冲噪声对滤波器权重更新的不利影响,该算法使用基于M估计函数的鲁棒代价函数,并通过最速下降法推导得出。仿真结果验证了所提出的DAPM算法对于存在脉冲噪声的系统识别方案是有效的。

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