《表1 基于滑动矩形窗遗忘规则的正则化递推LS算法》

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为完成权重向量ω(n)的迭代更新过程,需设定其初值.本文采用2.2节给出的正则化LS方案估计最佳权重向量,作为ω(n)的初值.由于采样点n应满足n>M+N,因此,ω(n)的初值即为ω(N+M),通过公式(9)获得.相应的,矩阵Φ(n)和P (n)的初值分别为Φ(N+M)和P (N+M),并可将式(9)中的矩阵Φ作为Φ(N+M),于是矩阵P (n)的初值可由P (N+M)=Φ-1 (N+M)确定.表1总结了正则化递推LS算法的过程.可看出本文算法的复杂度近似为标准RLS的2倍,但这有利于提升跟踪性能与精度.