Algoritmos recursivos de minimos quadrados para processamento espacial/temporal com restrições lineares : aplicação em antenas adaptativas
Leonardo Silva Resende
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP R311a
Campinas, SP : [s.n.], 1996.
124 f. : il.
Orientador: João Marcos Travassos Romano
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: A técnica de incorporar restrições lineares tem proporcionado à filtragem transversal FIR adaptativa uma maior aplicabilidade na área de processamento temporal e espacial de sinais. As restrições são utilizadas para conferir ao filtro características de resposta condicionadas ao sinal que se...
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Resumo: A técnica de incorporar restrições lineares tem proporcionado à filtragem transversal FIR adaptativa uma maior aplicabilidade na área de processamento temporal e espacial de sinais. As restrições são utilizadas para conferir ao filtro características de resposta condicionadas ao sinal que se quer realçar ou anular no processamento, suprindo o sinal de referência necessário à teoria de Wiener. Tipicamente, esta técnica vem sendo empregada em antenas adaptativas para privilegiar um sinal numa determinada região de direção e freqüência, minimizando ruído e interferências com diferentes características espaciais e temporais. Neste trabalho de tese propomos um algoritmo recursivo de mínimos quadrados para filtragem adaptativa espacial/temporal com restrições lineares. O algoritmo é rápido por empregar a técnica FLS (Fast Least-Square) no cálculo do ganho de adaptação, mantendo a complexidade computacional proporcional ao número de parâmetros adaptados na estrutura, e robusto a erros de precisão numérica finita. Na verdade, a abordagem pode ser vista como a contrapartida de mínimos quadrados da técnica do gradiente estocástico proposta por Frost. Com isso, as propriedades clássicas de melhor desempenho em termos de taxa de convergência e precisão do critério de mínimos quadrados são preservadas no processo de minimização restrita. Este trabalho traz também outras duas contribuições relacionadas à aplicação do algoritmo FLS a um custo computacional reduzido: i) Filtragem adaptativa de fase linear; e ii) Implementação adaptativa do método de análise espectral por variância mínima. No decorrer do trabalho, algumas diretrizes envolvendo o uso de restrições e do algoritmo proposto são identificadas, e fazem parte do plano de pesquisa ao qual pretendemos dar prosseguimento
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Abstract: The technique of incorporating linear constraints to adaptive FIR transversal filtering has increased its applicability in the field of signal spatiaJ/temporalprocessing.The constraints are used to confer the fllter a response characteristic conditioned to the signal which is to be...
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Abstract: The technique of incorporating linear constraints to adaptive FIR transversal filtering has increased its applicability in the field of signal spatiaJ/temporalprocessing.The constraints are used to confer the fllter a response characteristic conditioned to the signal which is to be enhanced or annihilated in the processing, supplying the necessary reference signal to Wiener theory. Typically, this technique has been employed in adaptive antennas to enhance a signal in a given range of direction and frequency, minimizing noise and interference with different spatial and temporal characteristics. In this thesis we propose a recursive Least-Square (LS) algorithm for linearly-constrained spatial temporal adaptive flltering. It is fast, because it uses the Fast Least-Square (FLS) technique in the calculation of the adaptation gain, keeping a computational complexity proportional to the number of adapted parameters in the structure, and it is robust with respect to fmite numerical precision errors. In fact, the approach can be viewed as the LS version of the Frost technique, based on stochastic gradient. Thereby, the c1assicalproperties of better performarice in terms of rate of convergence and accuracy of the LS criterion are preserved in the constrained minimization process. This work also presents two other contributions regarding the application of the FLS algorithm with reduced computational cost: i) Linear phase adaptive filtering; and ii) Adaptive implementation of the minimum-variancespectral analysismethod. During the work, some directions involving the usage of constraints together with the proposed algorithm have been identified and incorporated in the research subject to be further explored.
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