基于P范数的变尺度扩散公平代价算法

为了进一步提高扩散式自适应滤波算法在不同噪声环境下的性能，提出了一种新的基于P范数的变尺度扩散公平代价函数算法。该算法在公平代价函数的基础上，对误差绝对值项加入了P范数，同时利用类箕舌线函数构造了一个随误差变化的尺度因子来共同控制算法的陡峭程度，进而使算法拥有更快的收敛速度和更小的稳态误差。在高斯噪声环境以及Alpha稳定分布和伯努利-高斯分布的非高斯噪声环境中的仿真结果表明，所提算法拥有更强的鲁棒性和更低的稳态误差，在不同噪声环境下的性能均优于对比算法。