主奇异子空间跟踪算法与性能分析

主奇异子空间分析是一种自适应的神经网络信号处理技术,广泛应用于现代信号处理中.本文提出一种新的主奇异子空间跟踪信息准则,并以此为基础推导出一种在线的梯度流神经网络算法.理论分析表明,信息准则具有唯一的全局最小值,且最小值对应的状态矩阵能够恰好张成输入信号的主奇异子空间.该算法具有良好的收敛能力,强大的自稳定性能,且当输入信号呈现出奇异互相关特性时,仍呈现出良好的跟踪效果.分别采用李雅普诺夫函数方法和常微分方程方法分析算法的收敛性能和自稳定性.MATLAB仿真算例验证了算法的性能....

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Published in控制理论与应用 Vol. 37; no. 7; pp. 1491 - 1500
Main Authors 杜柏阳, 孔祥玉, 冯晓伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 火箭军工程大学导弹工程学院,陕西西安710025%火箭军工程大学核工程学院,陕西西安710025 01.07.2020
Subjects
收敛性分析
神经网络
主奇异子空间
自稳定性分析
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2020.90498

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Summary:主奇异子空间分析是一种自适应的神经网络信号处理技术,广泛应用于现代信号处理中.本文提出一种新的主奇异子空间跟踪信息准则,并以此为基础推导出一种在线的梯度流神经网络算法.理论分析表明,信息准则具有唯一的全局最小值,且最小值对应的状态矩阵能够恰好张成输入信号的主奇异子空间.该算法具有良好的收敛能力,强大的自稳定性能,且当输入信号呈现出奇异互相关特性时,仍呈现出良好的跟踪效果.分别采用李雅普诺夫函数方法和常微分方程方法分析算法的收敛性能和自稳定性.MATLAB仿真算例验证了算法的性能.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2020.90498