[发明专利]低计算复杂度的稀疏促进仿射投影自适应滤波器

权利要求书

1.一种低计算复杂度的稀疏促进仿射投影自适应滤波器，其特征在于：所述自适应滤波器运行时采用基于不同多样性估计构成的稀疏促进矩阵和周期性策略结合的方法来更新其权值向量，且更新其权值向量包含以下步骤：

1)通过k时刻长度为M的输入向量x_k＝[x_k,x_k-1,…,x_k-M+1]^T和期望信号d_k来构建输入矩阵X_k和期望向量d_k，其中，X_k＝[x_k,x_k-1,…,x_k-P]表示仿射投影阶数为P的输入矩阵，d_k＝[d_k,d_k-1,...,d_k-P+1]^T表示长度为P的期望向量，T表示转置运算；

2)计算先验误差向量e_k，即其中w_k为自适应滤波器的权值向量；

3)根据p范数多样性估计和l₂重加权框架计算缩放矩阵因子g_k,i，然后构建缩放矩阵G_k＝diag(g_k,1,g_k,2,…,g_k,M)；

4)基于缩放矩阵G_k构建稀疏促进矩阵并使用周期性更新策略计算稀疏促进矩阵其中T为矩阵更新周期；

5)采用计算式更新自适应滤波器的权值向量，其中，μ为自适应算法步长，δ为正则化系数。

2.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其特征在于：步骤1)之前还包括：参数初始化：自适应算法步长μ0，正则化常数δ0，滤波器初始化权值向量w_o。

3.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其特征在于：步骤3)中还包括：所述缩放矩阵因子根据多样性估计和重加权框架的选择包括：g_k,i＝|w_k,i|+c中的一种，其中，c0为很小的正则化系数，p∈(0,2]，q∈(0,1]。

4.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其特征在于：基于缩放矩阵G_k的多样化计算以及使用周期性更新策略计算稀疏促进矩阵