摘要:分布式網絡是分布在不一樣的地點中并由很多個節點之間連接而成的網絡。網絡中的任意一點至少和其他兩條線路連接，它沒有中心點，不會因為中心的損壞使整體破壞，因而具有極高的可靠性，通過輸入含有噪聲的觀察結果能夠預測一些我們感興趣的未知參數。從性能方面考慮，不同的分布式算法的收斂速度、魯棒性、穩定性都存在差異。其中，有三種有代表性的網絡拓撲結構：遞增式、擴散式和概率擴散式。而本畢設探究的是三種遞增式自適應濾波器算法，即遞增式最小均方（ILMS）算法、遞增式仿射投影（IAPA）算法和遞增式遞歸最小二乘（IRLS）算法，目的在于比較這些算法的優缺點，得出使用這些算法的前提條件和適用場合。

關鍵詞：自適應網絡，ILMS算法，IAPA算法，IRLS算法

目錄

中文摘要

Abstract

前言-1

第一章  緒論-1

第1.1節-自適應濾波器-1

第1.1.1.節  自適應濾波器的原理-1

第1.1.2節  自適應濾波器的應用-1

第1.2節  分布式估計-3

第1.2.1節  分布式網絡-3

第1.3節  內容和意義-3

第1.3.1節  內容-4

第1.3.2節  意義-4

第二章  遞增式LMS算法-5

第2.1節  基本LMS算法-5

第2.1.1節  概述-5

第2.1.2節  最小均方誤差（LMS）算法-5

第2.2節  遞增式LMS算法-6

第2.2.1 節  仿真條件-6

第2.2.2節   ILMS算法仿真與分析-7

第三章  遞增式APA算法-8

第3.1節  基本APA算法-8

第3.1.1 節  概述-8

第3.1.2節  仿射投影（APA）算法-8

第3.2節  遞增式APA算法-9

第3.2.1節  仿真條件-10

第3.2.2節   IAPA仿真與分析-10

第四章  遞增式RLS算法-11

第4.1節  基本RLS算法-11

第4.1.1節  概述-11

第4.1.2節  遞歸最小二次方（RLS）算法-11

第4.2節  遞增式RLS算法-12

第4.2.1節  仿真條件-12

第4.2.2節  IRLS仿真與分析-13

第五章  結論-15

參考文獻-18