Um algoritmo acelerador de parâmetros.

• Autor(a) principal: Jojoa Gómez, Pablo Emilio
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-17122003-163354/
• topic: adaptive algorithms; adaptive filters; algoritmos adaptativos; filtros adaptativos

No campo do processamento digital de sinais e em especial da filtragem adaptativa, procura-se continuamente algoritmos que sejam rápidos e simples. Neste contexto, este trabalho apresenta o estudo de novos algoritmos de tempo discreto denominados algoritmos aceleradores (completo, regressivo e progressivo), obtidos a partir da discretização de um algoritmo de tempo contínuo baseado no ajuste da segunda derivada (aceleração) da estimativa dos parâmetros. Destes algoritmos optou-se por estudar mais aprofundadamente os algoritmos aceleradores progressivo e regressivo, devido respectivamente a sua menor complexidade computacional e ao seu desempenho. Para este estudo e análise foram escolhidos como base de comparação os algoritmos LMS e NLMS. Isto porque estes algoritmos estão entre os mais usados e, assim como os algoritmos aceleradores, podem ser obtidos a partir da discretização de algoritmos de tempo contínuo através dos métodos de Euler progressivo e regressivo respectivamente. A análise do algoritmo progressivo mostrou que seu desempenho é inferior ao do algoritmo LMS. Visando diminuir a complexidade computacional do algoritmo acelerador regressivo, foi obtido um novo algoritmo: o versão g. Assim a análise focou-se no algoritmo acelerador regressivo versão g, o qual apresentou um desempenho bom quando comparado no desajuste e no tracking com o algoritmo NLMS, mostrando um melhor compromisso entre velocidade de convergência e variância das estimativas. Este bom desempenho foi comprovado por análises teóricas, por simulações e através da aplicação deste algoritmo na equalização de um canal variante no tempo.