摘要

针对稀疏系统的识别问题,提出一种带零吸收项的变步长l0范数约束归一化最小均方误差(l0-NLMS)算法。在此改进的l0-NLMS算法中,通过箕舌函数来调整步长的变化,理论推导了此l0-NLMS算法在均值和均方差下的收敛条件以及均方误差和均方偏移量的表达式。设计实验分别比较在不同输入信号时算法的步长和稳态偏移量的变化,通过仿真验证该算法在识别稀疏信道模型上是有效的。分析结果表明:当处于相对高的信噪比、低的信噪比、输入不相关信号和输入相关信号时,该算法具有较快的收敛速度,能很好地进行稀疏系统的模型识别。