Estudo e Modelo Estocástico do Algoritmo LMS Restrito ao Ruído de Medição

José Gil Zipf, Orlando Tobias, Rui Seara

DOI: 10.14209/sbrt.2007.31228

Evento: XXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2007)

Keywords: Modelo estocástico Comportamento médio do vetor de coeficientes Curva de aprendizagem Algoritmo LMS restrito ao ruído Filtros adaptativos

Abstract

Este artigo apresenta um modelo estocástico do comportamento médio dos coeficientes e da curva de aprendizagem para o algoritmo LMS restrito ao ruído de medição (NCLMS). O modelo proposto é mais simples do que um outro recentemente apresentado na literatura. A principal característica desse algoritmo é que ele leva em conta a variância do ruído aditivo no processo de minimização do erro quadrático médio. Como resultado, são incluídos no algoritmo adaptativo alguns parâmetros de controle adicional, melhorando sensivelmente o seu comportamento. Para o controle da estabilidade do algoritmo, algumas indicações úteis de ajuste de tais parâmetros são também fornecidas. Através de simulações numéricas, a precisão do modelo proposto é verificada.

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