Composite Reward Design in PPO-Driven Adaptive Filtering

📄 arXiv: 2506.06323 📥 PDF

作者: Abdullah Burkan Bereketoglu

分类: eess.SP, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2026-07-05

💡 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 信号去噪 动态系统 复合奖励机制 ECG信号处理

📋 核心要点

  1. 现有自适应滤波方法多依赖于平稳性假设，难以应对动态非平稳环境中的噪声变化。
  2. 本文提出了一种基于PPO的自适应滤波框架，利用复合奖励机制优化滤波器性能。
  3. 实验结果显示，所提方法在ECG去噪任务中实时推断能力优于传统滤波器，且具有良好的泛化能力。

📝 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中，如无线信号通道、生物医学监测和传感器网络，正逐渐受到关注。传统滤波器如LMS、RLS、Wiener和Kalman常常受到平稳性假设、对噪声统计量的精确要求或脆弱的参数调优的限制。本文提出了一种基于近端策略优化（PPO）的自适应滤波框架，利用复合奖励平衡信噪比（SNR）改善、均方误差（MSE）降低和残差平滑性。我们将自适应滤波框架建模为马尔可夫决策过程，并训练PPO代理根据噪声变化直接调整滤波器系数。实验结果表明，PPO代理在合成非平稳信号上具有良好的泛化能力，并在MIT-BIH噪声应力测试数据库的ECG记录中表现出色，实时推断能力略优于强大的经典基线。这些结果展示了策略梯度强化学习作为一种计算高效且灵活的自适应滤波工具在非线性、时变动态系统中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统自适应滤波方法在动态非平稳环境中表现不佳的问题，现有方法往往依赖于平稳性假设和精确的噪声统计量，导致在实际应用中效果不理想。

核心思路：通过将自适应滤波建模为马尔可夫决策过程，利用近端策略优化（PPO）算法，设计复合奖励机制来平衡信噪比改善、均方误差降低和残差平滑性，从而实现对滤波器系数的动态调整。

技术框架：整体架构包括数据采集、噪声建模、PPO代理训练和实时滤波四个主要模块。首先，采集非平稳信号并进行噪声建模，然后训练PPO代理以优化滤波器参数，最后实现实时滤波。

关键创新：本研究的创新点在于将复合奖励机制引入PPO自适应滤波中，使得滤波器能够在动态环境中自适应调整，显著提升了滤波性能。与传统方法相比，PPO能够更灵活地应对噪声变化。

关键设计：在设计中，复合奖励函数综合考虑了信噪比、均方误差和残差平滑性，确保了滤波器在不同噪声条件下的稳定性和有效性。PPO的超参数设置经过多次实验优化，以确保训练过程的收敛性和性能提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的PPO策略在ECG去噪任务中实现了实时推断，且在去噪性能上略优于传统的LMS和Kalman滤波器，展示了在不同噪声条件下的良好泛化能力，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无线通信、生物医学信号处理和传感器网络等动态非平稳环境。通过提供一种灵活且高效的自适应滤波工具，能够在实际应用中显著提升信号处理的质量，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 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, biomedical monitoring, and sensor networks. Traditional filters such as LMS, RLS, Wiener, and Kalman are often limited by assumptions of stationarity, the need for exact noise statistics, or fragile parameter tuning. This paper proposes an adaptive filtering framework using Proximal Policy Optimization (PPO), guided by a composite reward that balances SNR improvement, MSE reduction, and residual smoothness. We frame adaptive filtering as a Markov decision process and train a PPO agent to adjust filter coefficients directly in response to changing noise. Experiments on synthetic nonstationary signals with diverse noise types show that the PPO agent generalizes beyond its training distribution. Moreover, real-world analysis is made and evaluated on ECG recordings from the MIT-BIH Noise Stress Test Database corrupted by baseline wander, electrode motion, and muscle artifacts. The learned PPO policy achieves real-time inference and slightly outperforms strong classical baselines on ECG denoising. These results demonstrate the viability of policy-gradient reinforcement learning as a computationally efficient and flexible tool for adaptive filtering in nonlinear, time-varying dynamical systems.