林　云，雷　洋，曾俊俊

（重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065）

抗冲击噪声的核对数最小绝对差算法

林云，雷洋，曾俊俊

（重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065）

提出了一种鲁棒核自适应滤波算法，其结合了核空间和最小对数绝对差（LLAD）算法，使用对数代价函数来解决冲击噪声对算法收敛的影响，从而提高算法的抗干扰性能。核对数最小绝对差（KLLAD）算法实现了类似核最小均方误差（KLMS）算法的收敛性能，而且KLLAD算法具有很强的抗干扰能力，在非线性系统辨识中的鲁棒性和收敛方面具有很好的表现。

自适应滤波；系统辨识；鲁棒性

0　引言

核方法作为解决非线性问题的有效手段得到了全面的关注和研究，它的原理是把输入信号映射到高维的特征空间中，在高维的特征空间里再进行线性运算[1]，从而解决非线性问题。核方法不需要知道映射的具体形式，只需要确定变换后内积的核函数的形式。基于最小均方误差（LMS）算法的核最小均方误差（KLMS）算法已经被证明能够在有高斯噪声的环境下很好地解决非线性问题[2]，而在实际应用中往往会存在着非高斯冲击噪声[3]，因而 KLMS算法的性能会受到很大的影响。在线性算法中，用对数作为代价函数的最小对数绝对差（LLAD）算法被用来解决这种存在非高斯噪声的问题[4]。文献[4]中的实验结果表明，最小对数绝对差（LLAD）算法和传统的最小均方误差（LMS）算法相比，前者具有很好的抗冲击干扰能力，但是LLAD算法仅仅适用于线性系统。……