Uma combinação afim de dois equalizadores autodidatas adaptados com o CMA

Recentemente, uma combinação afim de dois filtros adaptativos LMS (least mean-square) foi proposta e seu desempenho analisado. Esse método consiste em combinar linearmente as saı́das de dois filtros LMS operando em paralelo com passos de adaptação diferentes. O objetivo da combinação é obter um filtro adaptativo LMS com uma convergência rápida e um erro quadrático médio em regime reduzido. Como o parâmetro de mistura não fica restrito ao intervalo [0, 1], esse método é uma generalização da combinação convexa de dois filtros LMS. Com o intuito de estendê-lo para equalização autodidata, propõese, neste artigo, uma combinação afim de dois algoritmos do módulo constante (CMA - constant modulus algorithm). Obtêm-se expressões analı́ticas para o parâmetro de mistura e para o erro quadrático médio em excesso, ambos em regime, considerando ambientes estacionários e não-estacionários. Além disso, são propostos dois algoritmos estocásticos para adaptar o parâmetro de mistura. Uma boa concordância entre os resultados analı́ticos e os de simulação é observada.