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J-GLOBAL ID：201802248266267702   整理番号：18A0191165

非線形系モデリングとアクティブ騒音制御のためのチャネルスパース性を意識した再帰最小二乗アルゴリズム【Powered by NICT】

Channel sparsity-aware recursive least squares algorithms for nonlinear system modeling and active noise control

著者 (5件)： Tan Li (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Vijayarajan Vinith (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Chimitt Nicholas M (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Jiang Jean (Department of Engineering Technology, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Togbe Alain (Department of Mathematics, Statistics and Computer Science, Purdue University Northwest, Indiana, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UEMCON  ページ： 138-144  発行年： 2017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： 本論文では,逐次更新を用いた新しいチャネルsparsityaware再帰最小二乗(RLS)アルゴリズムを提案した。開発したスパース逐次RLS(S SEQ RLS)及びFiltered-X RLS(S SEQ FxRLS)アルゴリズムは,廃棄関数を用いて計算負荷を低減し,アルゴリズムの収束速度を改善するためには各チャネルの重みベクトルの零に近い係数を無視した。開発したl0ノルム逐次RLS(l0SEQ RLS)及びFiltered-X RLS(l0SEQ FxRLS)アルゴリズムは,各ペナルティ項は,チャネル重みベクトルのl0ノルムである重み付きペナルティ項の和と誤差目的関数を最小化した。チャネルスパース性配慮アルゴリズムが,第一次の非線形システムをモデル化するために導出し,非線形アクティブ騒音制御のための修正した。シミュレーション結果は,提案したチャネルはスパース性意識RLSアルゴリズムは,チャネル重みベクトルが連続的更新逐次RLS(SEQ RLS)アルゴリズムと類似した性能を達成することを実証した。さらに,提案したチャネルスパース性配慮アルゴリズムは非逐次的スパース性配慮アルゴリズムと比較してより低い計算負荷を必要とする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *非線形系 ,  ペナルティ ,  *モデリング ,  *最小二乗法 ,  目的関数 ,  シミュレーション ,  *チャネル ,  *アルゴリズム ,  ノルム ,  ベクトル
準シソーラス用語： RLS法 ,  収束速度 ,  計算負荷 ,  *スパース性 ,  *アクティブ騒音制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 非線形系 ,  モデリング ,  アクティブ騒音制御 ,  チャネル ,  スパース性 ,  意識 ,  最小二乗 ,  アルゴリズム