Composite Reward Design in PPO-Driven Adaptive Filtering

📄 arXiv: 2506.06323v1 📥 PDF

作者: Abdullah Burkan Bereketoglu

分类: eess.SP, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-05-29

备注: 5 pages, 9 figures, 1 table, , Keywords: Adaptive filtering, reinforcement learning, PPO, noise reduction, signal denoising

💡 一句话要点

提出基于PPO的复合奖励设计以解决自适应滤波问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自适应滤波 强化学习 近端策略优化 信号处理 噪声去除 复合奖励 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有自适应滤波方法如LMS和RLS在动态非平稳环境中表现不佳，常常依赖于平稳性假设或复杂的参数调整。
  2. 本文提出了一种基于PPO的自适应滤波框架，通过复合奖励机制优化信噪比、均方误差和残差平滑性。
  3. 实验结果表明，所提方法在多种噪声条件下均能实现实时性能，并显著优于传统滤波器。

📝 摘要（中文）

无模型和基于强化学习的自适应滤波方法在动态非平稳环境（如无线信号通道）的去噪中越来越受到关注。传统滤波器如LMS、RLS、维纳和卡尔曼滤波器受限于平稳性假设，或需要复杂的微调、精确的噪声统计或固定模型。本文提出了一种使用近端策略优化（PPO）的自适应滤波框架，利用复合奖励来平衡信噪比（SNR）改善、均方误差（MSE）减少和残差平滑性。对各种噪声类型的合成信号进行的实验表明，我们的PPO代理超越了其训练分布，实现了实时性能，并优于经典滤波器。这项工作展示了策略梯度强化学习在鲁棒、低延迟自适应信号滤波中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态非平稳环境中自适应滤波的挑战，传统方法如LMS和RLS在此类环境下的性能受限于平稳性假设和复杂的参数调整。

核心思路：通过引入近端策略优化（PPO）算法，结合复合奖励机制，论文旨在优化信噪比、均方误差和残差平滑性，从而提升自适应滤波的效果。

技术框架：整体架构包括环境建模、PPO代理训练和实时信号处理三个主要模块。首先，构建动态信号环境；其次，利用PPO进行策略优化；最后，应用训练好的策略进行实时信号滤波。

关键创新：本研究的创新点在于将复合奖励机制与PPO相结合，克服了传统滤波方法的局限性，实现了在非平稳环境中的有效自适应滤波。

关键设计：在设计中，奖励函数综合考虑了信噪比的提升、均方误差的降低和残差的平滑性，确保了多目标优化的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的PPO代理在多种噪声类型下的去噪性能显著优于传统滤波器，尤其在信噪比提升和均方误差降低方面，性能提升幅度达到20%以上，展现出良好的泛化能力和实时处理能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无线通信、音频处理和实时信号处理等。通过提高自适应滤波的鲁棒性和实时性，该方法能够在动态环境中有效去噪，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Model-free and reinforcement learning-based adaptive filtering methods are gaining traction for denoising in dynamic, non-stationary environments such as wireless signal channels. Traditional filters like LMS, RLS, Wiener, and Kalman are limited by assumptions of stationary or requiring complex fine-tuning or exact noise statistics or fixed models. This letter proposes an adaptive filtering framework using Proximal Policy Optimization (PPO), guided by a composite reward that balances SNR improvement, MSE reduction, and residual smoothness. Experiments on synthetic signals with various noise types show that our PPO agent generalizes beyond its training distribution, achieving real-time performance and outperforming classical filters. This work demonstrates the viability of policy-gradient reinforcement learning for robust, low-latency adaptive signal filtering.