A block LMS-type algorithm with a function controlled variable step-size for sparse system identification

Cemil Turan, Mohammad Salman, Alaa Eleyan

2015

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/elmar.2015.7334481

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Block least-mean-square algorithm has a very fast processing time compared to the conventional LMS algorithm. This is due to the updating mechanism of the filter coefficients. Filter coefficients are updated for each sample input for the LMS algorithm. This process is faster with BLMS algorithm as the filter coefficients are updated for blocks of the input sequence instead. The BLMS algorithm can also be improved in the same manner as LMS by using different approaches such as variable step-size and/or sparsity. This paper proposes a new BLMS-type algorithm with a function controlled variable step-size LMS for sparse system identification. The performance of the proposed algorithm is compared to that of the BLMS algorithm in terms of convergence rate and mean-square-deviation. The effects of the filter length, sparsity degree and signal-to-noise ratio (SNR) on MSD were also investigated. Simulations prove that the proposed algorithm always outperforms the BLMS algorithm.