Combinação afim de algoritmos adaptativos.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Candido, Renato
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
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-29062009-113546/
Resumo: A combinação de algoritmos tem despertado interesse para melhorar o desempenho de filtros adaptativos. Esse método consiste em combinar linearmente as saídas de dois filtros operando em paralelo com passos de adaptação diferentes para se obter um filtro com conver- gência rápida e um erro quadrático médio em excesso (EMSE - excess mean squared error) reduzido. Nesse contexto, foi proposta a combinação afim de dois algoritmos LMS (least-mean square), cujo parâmetro de mistura não fica restrito ao intervalo [0, 1] e por isso é considerada como uma generalização da combinação convexa. Neste trabalho, a combinação afim de dois algoritmos LMS é estendida para os algoritmos supervisionados NLMS (normalized LMS) e RLS (recursive least squares) e também para equalização autodidata, usando o CMA (constant modulus algorithm). Foi feita uma análise em regime da combinação afim desses algoritmos de forma unificada, considerando entrada branca ou colorida e ambientes estacionários ou não- estacionários. Através dessa análise, verificou-se que a combinação afim de dois algoritmos da mesma família pode apresentar uma redução de EMSE de até 3 dB em relação ao EMSE de seus filtros componentes e conseqüentemente ao EMSE da combinação convexa. Para garantir que a estimativa combinada seja pelo menos tão boa quanto a do melhor filtro componente, foram propostos e analisados três novos algoritmos para adaptação do parâmetro de mistura. Utilizando resultados da análise desses algoritmos em conjunto com os resultados da análise de transitório de filtros adaptativos, analisou-se o comportamento transitório da combinação afim. Através de simulações, observou-se uma boa concordância entre os resultados analíticos e os de simulação. No caso de equalização autodidata, também foi proposta uma combinação de dois equalizadores CMA com inicializações diferentes. Verificou-se através de simulações que em alguns casos a combinação afim é capaz de evitar a convergência para mínimos locais da função custo do módulo constante.
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