非线性自适应预测滤波算法

资 源 简 介

非线性自适应预测滤波算法

详 情 说 明

在通信和信号处理领域，非线性自适应预测滤波算法是一种专门用于抑制窄带干扰的高效技术。这类算法通过动态调整滤波器参数，能够有效分离目标信号与干扰成分，尤其适用于频谱重叠的复杂场景。

核心思路是通过非线性预测模型（如Volterra级数或神经网络结构）建立干扰信号的时域特征，再利用自适应机制（如LMS/RLS）实时修正预测误差。相比传统的线性滤波，其优势在于能捕捉干扰信号的高阶统计特性，显著提升对突发性窄带干扰的抑制能力。

典型应用场景包括卫星通信抗干扰、雷达信号处理等领域，算法通常需要权衡计算复杂度和收敛速度。现代改进方案常结合深度学习模型，通过离线训练+在线微调的模式进一步提升实时性能。