81、自适应滤波器的多领域应用与技术发展

自适应滤波器的多领域应用与技术发展

1. 自适应滤波器的组合策略

在自适应滤波器的组合中，仿射组合里混合参数更新步长的正确调整，和滤波场景的特性紧密相关。过往有研究对两个自适应滤波器的仿射组合开展了瞬态分析，其结果能助力方案自由参数的调整，还提出了两种归一化算法用于更新混合参数。同时，也有研究对基于两个滤波器误差功率比来更新混合参数的方案进行了分析。另外，还有关于不同混合策略的研究，其整体输出是多个组件算法输出的加权线性组合，适用于平稳和特定非平稳数据。

2. 分布式自适应滤波

2.1 基本原理与应用场景

分布式自适应滤波借助分布在特定区域节点收集的数据信息。每个节点收集与目标参数相关的含噪观测值，并依据特定网络拓扑与相邻节点交互。其目标是得到和每个节点都能获取整个网络信息时一样精准的目标参数估计。这种滤波方式在无线和传感器网络、精准农业、环境监测以及交通等领域都有广泛应用。

2.2 网络拓扑结构

分布式估计主要有三种网络拓扑结构：
- 增量式网络 ：节点依次连接，信息以循环方式从一个节点顺序流向另一个节点。
- 扩散式网络 ：每个节点在每个时刻都和其整个邻域进行通信。
- 概率扩散式网络 ：每个节点在每个时刻和其部分（可能随机）邻居进行通信。

2.3 估计算法

在分布式自适应滤波领域，已经提出了多种估计算法，如增量式LMS、增量式RLS、扩散式LMS、扩散式RLS、扩散式卡尔曼滤波和平滑算法等。这些算法中，节点和邻居共享信息，利用可用估计的凸组合