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Two Improved Normalized Subband Adaptive Filter Algorithms with Good Robustness Against Impulsive Interferences

机译：两种改进的具有良好鲁棒性的抗冲击干扰归一化子带自适应滤波器算法

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To improve the robustness of subband adaptive filter (SAF) against impulsive interferences, we propose two modified SAF algorithms with an individual scale function for each subband, which are derived by maximizing correntropy-based cost function and minimizing logarithm-based cost function, respectively, called MCC-SAF and LC-SAF. Whenever the impulsive interference happens, the subband scale functions can sharply drop the step size, which eliminate the influence of outliers on the tap-weight vector update. Therefore, the proposed algorithms are robust against impulsive interferences and exhibit the faster convergence rate and better tracking capability than the sign SAF (SSAF) algorithm. Besides, in impulse-free interference environments, the proposed algorithms achieve similar convergence performance as the normalized SAF (NSAF) algorithm. Simulation results have demonstrated the performance of our proposed algorithms.
机译：为了提高子带自适应滤波器（SAF）抵抗脉冲干扰的鲁棒性，我们提出了两种改进的SAF算法，每个子带具有独立的比例函数，分别通过最大化基于熵的成本函数和最小化基于对数的成本函数来推导，称为MCC-SAF和LC-SAF。每当发生脉冲干扰时，子带比例函数都会急剧减小步长，从而消除了异常值对抽头加权矢量更新的影响。因此，与符号SAF（SSAF）算法相比，所提出的算法对脉冲干扰具有鲁棒性，并且具有更快的收敛速度和更好的跟踪能力。此外，在无脉冲干扰的环境中，所提出的算法具有与归一化SAF（NSAF）算法相似的收敛性能。仿真结果证明了我们提出的算法的性能。

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