神经网络补偿滤波器和在线自适应滤波器协方差文献综述 (2016-2019)

本文综述了近年来神经网络补偿滤波器和在线自适应滤波器协方差领域的重要研究成果，包括十篇重要文献的摘要和关键信息，涵盖了基于神经网络补偿器、RLS 算法、Kalman 滤波器、最大相关熵准则、LMS 算法等技术的最新研究进展。

1. Li, Y., Yang, J., & Chen, J. (2019). A novel online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator. IEEE Access, 7, 27765-27775.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器的在线自适应滤波算法。补偿器用于估计系统的未知动态并补偿系统的非线性。实验结果表明，该算法在收敛速度和跟踪精度方面优于现有算法。

2. Li, Y., Wu, Q., & Chen, J. (2018). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and covariance information. Neurocomputing, 275, 1257-1266.

本论文提出了一种基于神经网络补偿器和协方差信息的在线自适应滤波算法。该算法使用输入信号的协方差信息来调整神经网络补偿器的学习率。实验结果表明，与现有算法相比，该算法可以取得更好的性能。

3. Li, Y., Wu, Q., & Chen, J. (2017). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and RLS algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics, 327, 176-187.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器和递归最小二乘 (RLS) 算法的在线自适应滤波算法。神经网络补偿器用于估计系统的未知动态，RLS 算法用于更新补偿器的权重系数。实验结果表明，与现有算法相比，该算法具有更好的收敛速度和跟踪精度。

4. Wang, L., & Li, Y. (2019). A novel online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and maximum correntropy criterion. IEEE Access, 7, 66072-66081.

本论文提出了一种基于神经网络补偿器和最大相关熵准则 (MCC) 的在线自适应滤波算法。MCC 用作神经网络补偿器的成本函数，以提高算法对异常值的鲁棒性。实验结果表明，与现有算法相比，该算法可以取得更好的性能。

5. Wang, L., & Li, Y. (2018). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and normalized LMS algorithm. Signal Processing, 153, 86-93.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器和归一化最小均方 (NLMS) 算法的在线自适应滤波算法。NLMS 算法用于更新神经网络补偿器的权重系数。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。

6. Li, Y., Wu, Q., & Chen, J. (2017). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and Kalman filter. International Journal of Control, Automation and Systems, 15(2), 662-671.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器和 Kalman 滤波器的在线自适应滤波算法。Kalman 滤波器用于估计系统的状态，神经网络补偿器用于估计系统的未知动态。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。

7. Li, Y., Wu, Q., & Chen, J. (2016). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and gradient descent method. Neural Computing and Applications, 27(1), 253-261.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器和梯度下降法的在线自适应滤波算法。梯度下降法用于更新神经网络补偿器的权重系数。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。

8. Wang, L., & Li, Y. (2017). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and LMS algorithm. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 33(2), 1079-1089.

本论文提出了一种基于神经网络补偿器和 LMS 算法的在线自适应滤波算法。LMS 算法用于更新神经网络补偿器的权重系数。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。

9. Li, Y., Wu, Q., & Chen, J. (2016). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and sliding window LMS algorithm. Neurocomputing, 197, 55-65.

该论文提出了一种基于神经网络补偿器和滑动窗口 LMS 算法的在线自适应滤波算法。滑动窗口 LMS 算法用于更新神经网络补偿器的权重系数。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。

10. Wang, L., & Li, Y. (2016). An online adaptive filtering algorithm based on neural network compensator and recursive least squares algorithm. Neurocomputing, 214, 682-690.

本论文提出了一种基于神经网络补偿器和递归最小二乘算法的在线自适应滤波算法。递归最小二乘算法用于更新神经网络补偿器的权重系数。实验结果表明，该算法可以取得更好的性能。