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J-GLOBAL ID：202202286021172478   整理番号：22A0959908

スパースシステム同定のための比例最大Versoria基準ベース適応アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Proportionate Maximum Versoria Criterion-Based Adaptive Algorithm for Sparse System Identification

著者 (3件)： Radhika S. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Sathyabama Institute of Science and Technology, Chennai, India) ,  Albu F. (Department of Electronics, Valahia University of Targoviste, Targoviste, Romania) ,  Chandrasekar A. (Department of Computer Science and Engineering, St. Joseph’s College of Engineering, Chennai, India)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 3  ページ： 1902-1906  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： 未知のスパースシステム同定問題のための比例最大Versoria基準(P-MVC)ベースの適応アルゴリズムを,この短報で提案する。スパースシステム同定に用いる従来の比例型アルゴリズムは,最小二乗誤差への依存性により,Gauss仮定の下でのみうまく動作する。しかし,多くの実際の場合において,このアルゴリズムはインパルス雑音環境においてロバストである必要がある。適応アルゴリズムにおける比例項が収束速度を改善するために疎な性質を利用する間,最大Versoria基準ベースの適応アルゴリズムは,インパルス雑音に対して良いロバスト性を有することがわかった。したがって,衝撃環境の下でロバスト性を同時に持って,収束速度を改善するために,P-MVCアルゴリズムおよび改良追跡P-MVCバージョンを提案した。性能分析は,過剰平均二乗誤差(EMSE)がMVC適応アルゴリズムと同じであることを示した。さらに,スパースシステム同定シナリオの文脈におけるシミュレーションは,提案アルゴリズムがインパルス雑音環境においてロバスト性と性能改善の両方を持つことを示した。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 ,  衝撃 ,  速度 ,  *システム同定 ,  インパルス雑音 ,  性能分析 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *適応アルゴリズム ,  収束速度 ,  平均二乗誤差 ,  最小平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： システム同定 ,  比例 ,  適応アルゴリズム