Análise Estatística do Algoritmo MDLMS

Este trabalho apresenta uma análise estatística do algoritmo adaptativo LMS com atraso modificado (MDLMS) para a condição de adaptação lenta. Esse algoritmo é uma alternativa ao algoritmo LMS com atraso convencional, objetivando melhorar a velocidade de convergência e eliminar a influência do atraso no desempenho do algoritmo. Modelos analíticos para os momentos de primeira e segunda ordens do vetor de coeficientes do filtro adaptativo são obtidos. Na análise proposta, são considerados a natureza variante no tempo do passo de adaptação e um parâmetro de regularização, adicionado à estimativa da potência, incluído para evitar a divisão por zero na operação de normalização. A partir do momento de segunda ordem, é determinado o valor máximo do passo de adaptação que garante a convergência do algoritmo. Finalmente, uma expressão para o desajuste também é derivada. Resultados de simulação numérica permitem avaliar a precisão dos modelos aqui propostos.