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适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法

欧阳缮 方惠均

欧阳缮, 方惠均. 适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(2): 135-144.
引用本文: 欧阳缮, 方惠均. 适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(2): 135-144.
Ouyang Shan, Fang Huijun. MULTICHANNEL QRD-BASED ADAPTIVE LATTICE ALGORITHMS FOR THE PARAMETER IDENTIFICATION PROBLEM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(2): 135-144.
Citation: Ouyang Shan, Fang Huijun. MULTICHANNEL QRD-BASED ADAPTIVE LATTICE ALGORITHMS FOR THE PARAMETER IDENTIFICATION PROBLEM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(2): 135-144.

适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法

MULTICHANNEL QRD-BASED ADAPTIVE LATTICE ALGORITHMS FOR THE PARAMETER IDENTIFICATION PROBLEM

  • 摘要: 本文基于格型滤波器的阶递归特性和Givens旋转算法的优越数值性能,推导了两种多信道递归最小二乘格型算法。第一种算法的推导是直接基于对输入数据矩阵进行正交-三角分解,并利用Givens旋转方法来计算其正交-三角分解。首先对输入数据矩阵进行预旋转,然后重复利用单信道Givens格型算法,便可得到第二种算法。两种算法都具有优越的数值性能,尤其是对有限字长的稳健性。待估计的滤波器参数矢量可根据算法的内部变量直接提取,而无需额外的三角阵进行后向代入求解运算。两信道参数识别的计算机模拟结果验证了本文的推导。
  • Haykin S. Adaptive Filter Tehory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1985.[2]Liu K R, et al. IEEE Trans. on CAS, 1991, CAS-38(6): 625-636.[3]Cioffi J. M. IEEE Traps. on ASSP, 1990, ASSP-38(4): 631-653.[4]Ling F. IEEE Trans. on SP,1991, SP-39(7): 1541-1551.[5]Proudler I K, et al. LEE Proc.-F, 1991, 138(4): 341-353.[6]Lewis P S. IEEE Trans. on ASSP, 1990, ASSP-38(3): 421-432.[7]Zhao K.[J]. et al. Multichannel Givens Lattice adaptive algorithm. in Proc. IEEE ICASSP91, Ontario Canada.1849,1991:-. Multichannel Givens Lattice adaptive algorithm. in Proc. IEEE ICASSP' target='_blank'>[8]Ballanger M G, et al. Signal Processing, 1991, 22(2): 115-126.[9]Proudler I K.[J].et al. Computationally efficient QRD-based wideband beamforming. in Proc. IEEE ICASSP90, New Mexico, USA.1799,1990:-. Computationally efficient QRD-based wideband beamforming. in Proc. IEEE ICASSP' target='_blank'>[10]Regalia P A, et al. IEEE Trans. on SP, 1991, SP-39(4): 879-891.[11]欧阳缮.一种多信道FAR RLS算法的研究:[硕士论文].西安:西安电子科技大学,1991, 12.
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出版历程
  • 收稿日期:  1994-02-22
  • 修回日期:  1994-11-14
  • 刊出日期:  1996-03-19

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