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A CLASS OF QRD-LSL ADAPTIVE ALGORITHMS WITH REDUCED DYNAMICS OF PARAMETERS

机译:一类具有减少参数动态的QRD-LSL自适应算法

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摘要

In a previous study we proposed a modified version of the RLS (Recursive Least Square) adaptive algorithm suitable for fixed-point implementation. Using an asymptotically unbiased estimator for the algorithm's cost function we reduced the dynamic range of this parameter. In this paper we extend the procedure for the case of QRD-LSL (QR-Decomposition-based Least-Squares Lattice) adaptive algorithm, a "fast" member of LS family, with good numerical properties. Two modified versions of this algorithm result. The reduced dynamics of theirs parameters could leads to facility for fixed-point implementation.
机译:在先前的研究中,我们提出了一种适用于固定点实现的RLS(递归最小二乘)自适应算法的修改版本。使用用于算法的成本函数的渐近无偏估计,我们减少了该参数的动态范围。在本文中,我们延长了QRD-LSL(基于QR-分解的最小二乘格子)自适应算法的情况,是LS系列的“快速”成员,具有良好的数值。两个算法的修改版本结果。其参数的减少动态可能导致固定点实现的设施。

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