摘要:自适应滤波算法从精密农业到环境监测、交通应用等诸多领域具有广泛的应用。近年来，人们将自适应滤波器扩展到网络中，提出了自适应网络方法。自适应网络是图形上的自适应滤波器的扩展。在自适应网络滤波中，各个节点对参数向量的估计都不是孤立的，每个节点对参数的估计都会使用相邻节点的数据信息。根据网络中节点连接方式的不同,网络上的分布式估计有三种合作策被广泛使用，分别是增量式、扩散式和概率扩散式。基于上述三种策略原则，研究者提出了各种分布式估计算法。本文主要介绍基于分布式自适应网络中的扩散策略的原则，利用MATLAB对流行的扩散式最小均方算法、扩散式符号误差算法、扩散式最小四阶矩算法进行仿真，并比较这些算法的优缺点，得出使用这些算法的前提条件和适用场合。

关键词：扩散式自适应网络-；扩散式最小均方算法；扩散式符号误差算法；扩散式最小四阶矩算法；分布式估计；扩散策略

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摘要

Abstract

第1章 前言-3

1.1 自适应滤波器-3

1.2自适应网络的分布式估计-4

1.3扩散式自适应网络-5

1.3.1引言-5

1.3.2 扩散式自适应网络模型-6

1.3.3 性能指标-8

1.4 论文安排结构-9

第2章 扩散式最小均方算法-10

2.1 简介-10

2.2 DLMS算法-10

2.3 MATLAB仿真-11

2.3.1 仿真条件-11

2.3.2 仿真结果与分析-12

第3章 扩散式符号误差算法-13

3.1 简介-13

3.2 DSE-LMS算法-13

3.3 MATLAB仿真-14

3.3.1仿真条件-14

3.3.2 仿真结果与分析-14

第4章 扩散式最小四阶矩算法-16

4.1 简介-16

4.2 DLMF算法-16

4.3 MATLAB仿真-17

4.3.1仿真条件-17

4.3.2 仿真结果与分析-17

第5章 算法在不同噪声环境下的比较分析-19

5.1 高斯白噪声-19

5.2 脉冲噪声-20

5.3 二元分布噪声-22

5.4 均匀分布噪声-23

第6章 总结与展望-25

6.1 总结-25

6.2 展望-25

参考文献-26

致谢-30