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J-GLOBAL ID：201802222447398586   整理番号：18A1897105

相関性によって誘起された計量制約を用いたバイアス補償正規化最小平均四次アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Bias compensated normalized least mean fourth algorithm with correntropy induced metric constraint

著者 (5件)： Wentao Ma (Department of Electrical Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048, China) ,  Jinzhe Qiu (Department of Electrical Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048, China) ,  Dongqiao Zheng (Department of Electrical Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048, China) ,  Zhiyu Zhang (Department of Electrical Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048, China) ,  Xianzhi Hu (Management Center of Internet Information, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 4217-4222  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパースシステム同定(SSI)は,広帯域無線通信システムにおける最も重要な問題の1つである。現在,SSIのためのスパース認識適応フィルタリングアルゴリズムが開発されている。非Gauss特徴事例による雑音入力と出力雑音を考慮して,SSIにおけるこの問題に対処するための新しいスパース正規化最小平均4次(NLMF)アルゴリズムを提案した。非バイアス基準を用いたバイアス補償NLMFアルゴリズム(BCNLMF)は入力雑音の干渉を低減できる。雑音のある入力と出力雑音環境の下でSSIを効率的に解くことができる新しいスパースBCNLMF(BC-CIM-NLMF)アルゴリズムを開発するために,BCNLMFへのl_0ノルムの近似として,相関性誘起計量(CIM)を導入した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがSSIのための他の既存のスパース認識アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *バイアス ,  広帯域 ,  *アルゴリズム ,  システム同定 ,  *正規化 ,  ノルム ,  適応フィルタリング ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  雑音環境 ,  無線システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 相関性 ,  誘起 ,  計量 ,  制約 ,  バイアス ,  補償 ,  正規化 ,  平均 ,  アルゴリズム