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钟，山;王子怡;王刚;周宇正;周星丽;彭，贝

基于M估计最小误差熵准则的鲁棒自适应滤波。 （英语） Zbl 1532.94021号

信息科学。 658，文章ID 120026，22 p.（2024）.
摘要：Renyi熵作为一种重要的信息量相似性度量，是最小误差熵（MEE）准则的基石。然而，传统的MEE成本必须使用计算上可行的估计器来直接从数据样本中近似误差熵，因为数据样本可能会受到较大干扰离群值的污染，并且MEE的性能可能会在复杂非高斯噪声的存在下恶化。为了解决这个问题，利用M估计的稳健统计特性，通过向下加权或丢弃大误差残差，将M估计引入MEE准则；然后，与重新计算的误差分布下的经验形式相比，我们可以获得更准确的Renyi能量估计。这种创新方法可以简单地实施，同时确保强大的鲁棒性。因此，提出了一种鲁棒的自适应准则，称为基于M估计的最小误差熵（MMEE），及其相应的自适应滤波算法，用于检测和限制非高斯噪声中离群点的影响。此外，对所提出的MMEE的平均稳定性和稳态性能进行了评估，此外，我们从理论上证明了在相同条件下，MMEE算法可以实现比MEE更低的稳态误差。仿真结果验证了我们的理论预测，并与现有的几种鲁棒滤波算法相比，证明了MMEE算法在抑制各种非高斯噪声方面的优越性和鲁棒性。

MSC公司：

第94页第17页 信息的度量，熵
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
62G05型 非参数估计
62G08号 非参数回归和分位数回归
62K05美元 最佳统计设计

关键词：

自适应滤波;最小误差熵;仁义熵;信息潜力（IP）;基于M估计的最小误差熵（MMEE）;非高斯噪声
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\textit{S.Zhong}等人，《信息科学》。658，文章ID 120026，第22页（2024；Zbl 1532.94021）
全文： 内政部

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