Análise Estatística do Comportamento do Algoritmo LMK (Least Mean Kurtosis)

Pedro Inacio Hubscher, José C. M. Bermudez

DOI: 10.14209/sbrt.2001.04000021

Evento: XIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2001)

Keywords: filtros algoritmos filtragem adaptativa gradiente estocástico

Abstract

"Este artigo apresenta uma análise estatística para o comportamento do algoritmo do gradiente estocástico LMK (Least Mean Kurtosis), que utiliza como função custo o kurtosis do sinal de erro. O algoritmo LMK apresenta desempenho melhor que o algoritmo LMS em diversas situações práticas de interesse, às custas de uma complexidade computacional ligeiramente maior. Equações recursivas determinísticas não-lineares são deduzidas para o comportamento médio dos coeficientes e para o erro médio quadrático, considerando-se sinais de referência gaussianos e brancos e aprendizado lento. O novo modelo analı́tico descreve o comportamento do algoritmo nos regimes transitório e permanente para qualquer ruı́do branco com distribuição de probabilidade simétrica e média zero. Exemplos numéricos de simulação Monte Carlo demonstram a validade do modelo analı́tico."

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