| 单词 | 自适应信号处理 |
| 释义 | 【自适应信号处理】 拼译：adaptive signal processing 即为通过自我调节以适应不同条件和环境的信号处理方法。它具有以下特点：(1)可随环境和条件的变化而变化，并达到某种意义上的最优；(3)由其构成的系统具有接受训练的能力，通过样本训练，这种系统可执行某种特殊的滤波和判决任务，并具有模型外推能力；(3)通常不需要或很少需要外部环境的概率统计特性；④具有自我修复能力，局部处理单元损坏时，可通过调节其它处理单元弥补此单元造成的系统性能下降。 自适应信号处理的理论基础是20世纪40年代Wiener和Kolmogrov等发展起来的平稳随机信号的最优滤波理论。而其早期工作则开始于50年代末期至60年代初期。Widrow和Hopf提出了能渐近逼近Wienetr解的最小均方(LMS)算法，并把这种算法成功地用于抵消交流电所造成的干扰；Lucky用简化的LMS算法设计高速数据传输系统的自适应均衡器；日本Saito和Itakura首先使用自适应线性预测方法实现语音编码；Sondhi等使用自适应滤波器实现回波抵消；等等。这些开创性的工作为自适信号处理的发展及广泛应用奠定了基础。目前，自适应信号处理方法已成功地运用到通信系统、雷达与声纳系统、系统辩识与控制、语音与图象处理、经济序列分析、地球物理与石油勘探、模式识别与人工智能等众多方面。自适应信号处理的研究内容可粗略分为处理器结构和算法两大部分。常用的处理器结构包括前馈处理器(如有限冲击响应FIR滤波器、线性感知器、非线性多项式滤波器等)、反馈处理器(如无限冲击响应IIR滤波器、递归多层感知器等)和并行处理器(如收缩阵列、波前阵列)等。前馈处理器是目前最为成熟、应用最为广泛的处理结构，其特点是理论分析较为简捷，处理性能易得到控制，硬件容易实现等。反馈处理结构可用于取代前馈结构，达到显著减少基本处理单元的目的，但理论分析较为复杂，在内部参数自我调节的同时保证结构的稳定性往往是一件极为困难的事情。并行处理结构则适用于高速信号处理问题，其特点是复杂的自适应信号处理问题由一簇功能相同、按某种简单的规则互联、且按一定节拍操作的处理单元所完成。自适应处理算法则可分为LMS算法、递归最小二乘(RLS)算法、IIR自适应算法和非线性(输出信号为被调节参数的非线性函数)自适应算法等。LMS算法本质上是一种近似的最陡下降法，由于其形式简单，易实现且数值稳定性较好，受到各国学者的广泛重视，至今仍被用于多数高速数字信号处理系统。70年代至80年代初，许多学者对LMS算法的收敛特性进行了分析，并提出了一些改进算法。其中最有影响的当推Clark和Lee等人提出的频域LMS自适应算法。这种算法可利用快速Fourier变换减少计算量，并提高收敛速度。RLS算法最早出现于自动控制领域，其特点是收敛速度几乎不受输入信号相关阵的影响。但由于其计算量较大，所需运算次数与被调节参数个数的平方成正比，限制了该算法在自适应信号处理中的应用。1977年美国Morf等人运用输入信号的移不变特性，导出了计算量与参数个数成正比的快速RLS算法，从而掀起了自适应算法的研究热潮。此后，各国学者相继得到了多种快速RLS算法，包括快速Kalman算法、格型算法、平方根归一化算法、超归一化算法等等。80年代后期，人们逐渐认识到许多快速RLS算法是数值不稳定的，多次迭代后必将导致数值发散。针对此问题，Botto、Slock和尤肖虎等分别提出了几种数值稳定化策略。90年代以来RLS算法的研究热点逐渐转向具有并行处理能力的快速QRD和Given转动算法。IIR自适应算法至今仍是发展不完备的研究领域。1975年White首先提出了一个简单的IIR自适应算法，它不能保证算法收敛于稳定有效的范围。1976年Feintuch得到了一个改进的算法，但仍不能解决稳定性问题。1979年Johnson提出了超稳定IIR自适应算法，解决了稳定性问题，但需要前馈部分满足正实条件。值得一提的是中国学者在此领域取得了重要进展，王继罗、王华奎等分别提出了两个避免正实性的条件，郭强则运用惩罚函数法解决了稳定性问题。总的说来，IIR自适应算法的收敛速度过于缓慢，往往难于满足实际应用的需要。非线性自适应算法是一个崭新的研究领域，比较有影响的是常数模自适应算法、非参数自适应算法和用于多层神经网络的后向扩散算法。初步的研究结果表明非线性自适应算法具有普通线性算法所不具备的优越特性，它不但可适用于非线性模型的自适应处理，而且可实现线性模型的非线性处理，从而达到或逼近线性算法所不能实现的最优处理(如最小差错概率分类、最小方差滤波、最小风险检测等)。随着神经网络理论研究的不断深入与成熟，今后非线性自适应信号处理方法将得到极大的发展。美国著名的DARPA计划曾把非线性自适应信号处理列为可能突破的热点之一。此外，约束优化方法的进一步发展有可能导致IIR自适应算法产生新的飞跃，从而能够达到实际应用的程度。具有并行处理能力的RLS自适应算法将走向成熟，设计有关专用VLSI芯片将不是一件困难的事情。【参考文献】：1 Widrow B，et al．Adaptive noise cancellation：1975，11(63)2 Clak G A，et al．IEEE Trans．，1981，4(28)3 Porat B，et al．IEEE Trans．1983，8(27)4 Cioffi J M，et al．IEEE Trans．1984，4(32)5 Widrow B，et al．Adaptive signal processing，19856 Shynk J J，IEEE ASSP Magazine，1989，47 Cioffi J M．IEEE Trans．，1990，4(38) 8 尤肖虎．IEEE Trans．1991，9(38)9 尤肖虎，程时昕．Proc．of IEEE Intern．Symp．1991，4(东南大学博士生导师尤肖虎教授撰；路鸣审) |
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