[发明专利]一种用于辨识低秩声系统的鲁棒自适应滤波方法

权利要求书

1.一种用于辨识低秩声系统的鲁棒自适应滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、自适应滤波器参数设置

设置自适应滤波器的长度为L，设置两组自适应子滤波器系数的长度L₁、L₂，其中，L＝L₁×L₂，两组自适应子滤波器的数量均为P，设置两个遗忘因子λ₁、λ₂，其中0λ₁,λ₂1；

(2)、初始化两组自适应子滤波器系数以及两个参数化的逆相关矩阵

和分别是n时刻长度为L₁和L₂的两组自适应子滤波器系数向量，p＝1,2,…P，将0时刻的系数向量中的L₁个系数和中的L₂个系数全部设置为0；时刻n设置为1；

Q₁(n)、Q₂(n)分别是n时刻两个参数化的逆相关矩阵，将0时刻逆相关矩阵Q₁(n)、Q₂(n)初始化为单位矩阵；

(3)、信号采集

对声信号进行采集，将声系统输入端n时刻最近L个采样值作为输入信号向量，并记为x(n)；n时刻采集的包含加性噪声的输出信号作为观测信号，并记为d(n)；

(4)、计算两个等价的先验误差信号

首先计算向量x_2,p(n)、x_1,p(n)：

其中，和分别是维度为L₁×L₁和L₂×L₂的单位矩阵，为克罗内克积；

然后连接为向量x₂(n)、x₁(n)：

最后计算出先验误差信号ε₁(n)、ε₂(n)：

(5)、计算两个加权因子

根据先验误差，计算两个加权因子γ₁(n)、γ₂(n)：

其中，ρ(·)为一个M估计器，ρ′(·)是ρ(·)的一阶导数；

M估计器为Cauchy估计器，ρ[ε₁(n)]为ρ_C[ε₁(n)]，ρ[ε₂(n)]为ρ_C[ε₂(n)]，其值分别为：

或M估计器为Welsch估计器，ρ[ε₁(n)]为ρ_W[ε₁(n)]，ρ[ε₂(n)]为v_W[ε₂(n)]，其值分别为：

使用误差信号ε₁(n)、ε₂(n)的方差对其中的参数ξ和c进行自适应估计；

(6)、计算两个增益向量

根据n时刻加权因子γ₁(n)、γ₂(n)、向量x₂(n)、x₁(n)、n-1时刻的两个逆相关矩阵Q₁(n-1)、Q₂(n-1)以及两个遗忘因子λ₁、λ₂计算增益向量k₁(n)、k₂(n)：

(7)、更新两个参数化的逆相关矩阵

根据增益向量k₁(n)、k₂(n)以及向量x₂(n)、x₁(n)、n-1时刻的两个逆相关矩阵Q₁(n-1)、Q₂(n-1)以及两个遗忘因子λ₁、λ₂计算n时刻逆相关矩阵Q₁(n)、Q₂(n)：

(8)、更新两个自适应子滤波器系数向量

首先，根据n时刻逆相关矩阵Q₁(n)、Q₂(n)、加权因子γ₁(n)、γ₂(n)、向量x₂(n)、x₁(n)、先验误差信号ε₁(n)、ε₂(n)以及n-1时刻的自适应子滤波器系数向量计算自适应子滤波器系数向量

然后，将自适应子滤波器系数向量表示为：

(9)、计算自适应滤波器系数向量

根据自适应子滤波器系数向量计算自适应滤波器系数向量

n＝n+1，返回步骤(3)。