Un algoritmo de norma mínima de paso variable de combinación convexa
Autores: Zhu, Boyu; Wang, Biao; Cai, Banggui; Zhu, Yunan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo de norma mínima de paso variable de combinación convexa
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Bajo el agua
Canales acústicos
Ruido impulsivo
Estimación de canal
Combinación convexa
Algoritmo de paso variable
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
Los canales acústicos submarinos a menudo tienen que enfrentar la interferencia del ruido impulsivo, que suele ser modelado por una distribución -estable en experimentos de simulación. Para resolver el problema de la estimación del canal acústico submarino bajo ruido impulsivo, este artículo propone un algoritmo de norma menos media de paso variable de combinación convexa. El algoritmo incorpora una combinación convexa en el algoritmo de norma menos media de paso variable y utiliza la combinación convexa de diferentes dominios de convergencia proporcionados al cambiar los parámetros de la función gaussiana para mejorar aún más el efecto después de la convergencia. Los resultados de simulación de la estimación del canal muestran que el algoritmo de norma menos media de paso variable de combinación convexa proporciona una solución más estable, robusta y universal que el algoritmo de norma menos media de paso variable.
Descripción
Los canales acústicos submarinos a menudo tienen que enfrentar la interferencia del ruido impulsivo, que suele ser modelado por una distribución -estable en experimentos de simulación. Para resolver el problema de la estimación del canal acústico submarino bajo ruido impulsivo, este artículo propone un algoritmo de norma menos media de paso variable de combinación convexa. El algoritmo incorpora una combinación convexa en el algoritmo de norma menos media de paso variable y utiliza la combinación convexa de diferentes dominios de convergencia proporcionados al cambiar los parámetros de la función gaussiana para mejorar aún más el efecto después de la convergencia. Los resultados de simulación de la estimación del canal muestran que el algoritmo de norma menos media de paso variable de combinación convexa proporciona una solución más estable, robusta y universal que el algoritmo de norma menos media de paso variable.