基于稳定分布理论的自适应Volterra滤波算法研究

项目目标是：系统研究基于alpha稳定分布的自适应Volterra滤波理论与方法，提高自适应滤波算法在实际应用中性能。具体研究内容：从理论上，利用共变量概念，研究基于分数低阶统计量的自适应Volterra滤波的正交性原理；研究基于最小分散系数准则和最小p范数准则的自适应格型Volterra滤波算法；从并行性、块处理和正交逼近出发，研究复杂度低、收敛稳定性好的自适应Volterra滤波算法。alpha稳定分布是一种能够保持自然噪声过程的产生机制和传播条件的极限分布；Volterra滤波器是一种有效而简单的非线性系统建模方法，已在信道均衡、语音图像处理、回波抵消、生物医学工程等领域得到应用。因此本项目研究导出的自适应Volterra滤波算法对诸如信号和噪声模型、系统的非线性将具有非常好韧性，研究成果可应用于实际通信系统、多媒体系统、数字电视、生物医疗仪器和控制系统等，是国际上信号处理前沿课题。