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A Broadband Kalman Filtering Approach to Blind Multichannel Identification Uma abordagem de filtragem Kalman de banda larga para identificação multicanal cega

Yuanlei QI, Feiran YANG, Ming WU, Jun YANG

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Resumo:

A identificação cega multicanal é útil em muitas aplicações. Embora muitas abordagens tenham sido propostas para resolver este problema desafiador, os métodos baseados em filtragem adaptativa são atraentes devido à sua eficiência computacional e boa propriedade de convergência. O algoritmo de mínimos quadrados médios normalizados multicanal (MCNLMS) é fácil de implementar, mas converge muito lentamente para uma entrada correlacionada. O algoritmo de projeção afim multicanal (MCAPA) é assim proposto para acelerar a convergência. Contudo, a convergência do MCNLMS e do MCAPA ainda é insatisfatória na prática. Neste artigo, propomos uma abordagem de filtragem de Kalman no domínio do tempo para o problema de identificação multicanal cega. Especificamente, o filtro de Kalman adaptativo proposto é baseado no método de relação cruzada e também utiliza mais vetores de entrada passados ​​para explorar a propriedade de decorrelação. Os resultados da simulação indicam que o método proposto supera significativamente o MCNLMS e o MCAPA em termos de convergência inicial e capacidade de rastreamento.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.6 pp.788-795
Data de publicação
2019/06/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.788
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Sinal Digital

autores

Yuanlei QI
  Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Feiran YANG
  Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences
Ming WU
  Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Jun YANG
  Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences

Palavra-chave