Многоканальный адаптивный компенсатор со слепым разделением помех в опорных каналах
Abstract
In the paper the multichannel adaptive canceller with blind disturbances separation in reference channels is presented. Thanks to disturbances separation conditionality of a disturbances correlation matrix improves, and convergence rate of least mean square algorithm increases. Thus using modified Jutten-Herault algorithm the gain of convergence rate equals not less than 6 times.
- blind sources separation
- multichannel adaptive canceller
- modified Jutten-Herault algorithm
- convergence rate
Аннотация (на русском)
Многоканальный адаптивный компенсатор со слепым разделением помех в опорных каналах
В статье представлен многоканальный адаптивный компенсатор со слепым разделением помех в опорных каналах. Благодаря разделению помех обусловленность корреляционной матрицы помех улучшается, а скорость сходимости адаптивного алгоритма наименьших квадратов увеличивается. При этом выигрыш в скорости сходимости при использовании модифицированного алгоритма слепого разделения Жуттена-Эро составляет не менее 6 раз.
For citation
Manokhin A.E. Многоканальный адаптивный компенсатор со слепым разделением помех в опорных каналах // Journal of Radio Electronics. – 2014. – No. 10.
References
- Венскаускас К.К. Компенсация помех в судовых радиотехнических системах. - Л.: Судостроение, 1989. - 264 с.
- Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1989. - 440с.
- Шарый С.П. Курс вычислительных методов. - Новосибирск: Институт вычислительных технологий СО РАН, 2013. - 497 с.
- Джиган В.И. Адаптивная фильтрация: теория и алгоритмы. - Москва: Техносфера, 2013. - 528 с.
- C. Jutten and J. Herault. Blind separation of sources. Part I. An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture. Signal Processing, 24(1): 1-10, July 1991.
- A. Cichocki and S. Amari. Adaptive blind signal and image processing: learning algorithms and applications, John Wiley & Sons (2002).
- H. Saruwatari T. Kawamura K. Shikano. Fast-convergence algorithm for ICA-based blind source separation using array signals processing Proceedings of the 11th IEEE Signal Processing Workshop on Statistical Signal Processing. 2001 pp.464-467.
- M. G. Jafari, S. R. Alty, and J. A. Chambers, “New natural gradient algorithm for cyclostationary sources” IEE Proc.-Vision Image and Signal Processing, February 2004, vol. 151(1), pp. 62-68.