m0_75143720的博客

内容概要：本文针对实际通信环境中α稳定分布脉冲噪声与稀疏信道共存导致传统自适应滤波算法性能下降的问题，提出了一种改进的自适应滤波算法——比例归一化最小均方p功率（PNLMP）算法。该算法通过引入步长控制矩阵实现对滤波器权值的非均匀能量分配，使大权重系数获得更大更新步长，提升收敛速度；同时采用高阶舌线函数对误差进行非线性变换，有效抑制脉冲噪声引起的波动；并构建了基于舌线函数的V形与M形动态切换代价函数机制，根据噪声环境自适应调整优化策略，增强了算法在非高斯噪声下的鲁棒性与稳定性。理论推导与仿真实验表明，PNLMP算法在收敛速度、稳态精度和抗干扰能力方面均优于传统LMP、NLMS等算法，在低信噪比和脉冲噪声混合环境下性能提升显著。; 适合人群：具备数字信号处理基础、从事通信系统、自适应滤波或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于存在脉冲噪声与稀疏信道的通信系统，如电力线通信、水声通信、回声消除等；②用于提升自适应滤波器在非高斯噪声环境下的稳定性与收敛性能；③为后续基于FPGA的硬件实现与6G通信系统中的信道估计提供算法基础与优化方向； 阅读建议：建议结合文中数学推导与仿真实验部分深入理解算法设计逻辑，重点关注步长控制矩阵构造、代价函数动态切换机制及其对系统性能的影响，可进一步探索其在深度学习辅助参数优化或硬件低复杂度实现中的拓展应用。