基于分布式级联样条的非线性系统自适应图滤波器：设计与性能分析

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《IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks》：Distributed Cascaded Spline-Based Adaptive Graph Filters for Nonlinear Systems: Design and Performance Analysis

【字体：大中小】 时间：2025年11月20日 来源：IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 4.9

编辑推荐：

　　现有分布式非线性自适应图滤波器（DNAGF）因依赖单一模型和计算受限导致预测未知系统时性能不足。本文提出两种级联DNAGF：分布式Wiener样条自适应图滤波器（DWSAGF）和分布式Hammerstein样条自适应图滤波器（DHSAGF），利用分段低阶非线性样条函数实现局部自适应优化，并通过级联架构增强灵活性。DHSAGF因引入记忆矩阵显著提升复杂或时变系统的预测精度。理论分析涵盖均值与均方误差，仿真验证了其优越性。

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摘要：

分布式非线性自适应图滤波器（DNAGF）是在单非线性图滤波器模型（NGFM）的基础上开发的，用于处理流式数据集。然而，当前的DNAGF在预测未知的非线性动态系统时往往表现不佳。这种性能不足是由于它们依赖于单个NGFM以及网络计算能力的限制。为了解决这些问题，本文提出了两种新型的级联DNAGF，即分布式维纳样条自适应图滤波器（DWSAGF）和分布式哈默斯坦样条自适应图滤波器（DHSAGF），以提高非线性预测的能力。通过使用分段低阶非线性样条函数，所提出的DWSAGF和DHSAGF能够局部适应，从而更好地拟合未知的非线性系统。在DWSAGF和DHSAGF中，采用了包含线性和非线性子系统的级联架构，这种架构比单个NGFM更加灵活。特别是DHSAGF通过构建的矩阵

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