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J-GLOBAL ID：202202273987602609   整理番号：22A0630882

ロバスト拡散全最小平均M推定適応フィルタリングアルゴリズムとその性能解析【JST・京大機械翻訳】

Robust Diffusion Total Least Mean M-estimate Adaptive Filtering Algorithm and Its Performance Analysis

著者 (3件)： Zhao Haiquan (Key Laboratory of Magnetic Suspension Technology and Maglev Vehicle, Ministry of Education, School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Chen Yida (Key Laboratory of Magnetic Suspension Technology and Maglev Vehicle, Ministry of Education, School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Lv Shaohui (Key Laboratory of Magnetic Suspension Technology and Maglev Vehicle, Ministry of Education, School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 2  ページ： 654-658  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本短報では,インパルス雑音を含む誤差-変数(EIV)モデルにおける拡散勾配-減衰全最小二乗(DGDTLS)アルゴリズムの劇的に劣化する収束挙動を考慮して,ロバスト拡散全最小平均M-推定(DTLMM)アルゴリズムを提案し,それはM-推定関数(MF)を取り入れた。提案したアルゴリズムは,インパルスノイズの抑制におけるDGDTLSアルゴリズムのロバスト性を著しく強化した。インパルス雑音条件の下で,DTLMMアルゴリズムの平均条件と定常状態平均自乗挙動を詳細に評価した。異なる条件下のアルゴリズムシミュレーションを実行した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムのロバスト性と理論値とシミュレーション値の間の一貫性を証明した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  関数 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  収束 ,  推定 ,  インパルス雑音 ,  *性能分析 ,  *ロバスト性 ,  *適応フィルタリング
準シソーラス用語： 定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロバスト ,  拡散 ,  平均 ,  推定 ,  適応フィルタリング ,  アルゴリズム ,  性能解析