非因果AR系统盲辨识算法
许多领域中经常需要辨识非因果系统。比如地震勘探、通讯和水声信号处理等。单靠相关函数解决这类非因果系统的盲辨识问题是远远不够的，因为它不包含系统的相位信息［1］。 近年来，基于高阶统计量的系统辨识方法受到了高度的重视。与传统的辨识方法相比较，高阶统计量的优点在于：
1.可保留系统的相位信息，从而有效地辨识非相位、非因果系统。
2.可以抑制加性有色噪声的影响，提高算法的鲁棒性。
在各种高阶统计量中，计算相对简单的四阶统计量，因为可以处理对称分布信号而受到特别重视，成为许多算法的基础。 在文献［3］的基础上，本文提出了峰度准则，并将其应用到非因果系统的辨识中。通过
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