Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: adaptive identification

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Using Least Mean p-Power Algorithm to Correct Channel Distortion in MC-CDMA Systems

Zidane M., Safi S., Sabri M., Frikel M.

Journal of Telecommunications and Information Technology

2018

nr 3

23--30

This work focuses on adaptive Broadband Radio Access Network (BRAN) channel identiﬁcation and on downlink Multi-Carrier Code Division Multiple Access (MCCDMA) equalization. We use the normalized BRAN C channel model for 4G mobile communications, distinguishing between indoor and outdoor scenarios. On the one hand, BRAN C channel parameters are identiﬁed using the Least Mean p-Power (LMP) algorithm. On the other, we consider these coeﬃcients in the context of adaptive equalization. We provide an overview and a mathematic formulation of MC-CDMA systems. According to these fundamental concepts, the equalizer technique is investigated analytically to compensate for channel distortion in terms of the bit error rate (BER). The numerical simulation results, for various signal-to-noise ratios and diﬀerent p threshold, show that the presented algorithm is able to simulate the BRAN C channel measured with different accuracy levels. Furthermore, as far as the adaptive equalization problem is concerned, the results obtained using the zero-forcing equalizer demonstrate that the algorithm is adequate for some particular cases of threshold p.

Adaptacyjna identyfikacja ciągłoczasowych modeli procesów niestacjonarnych z uwzględnieniem przekłamań pomiarowych

Kozłowski J., Kowalczuk Z.

Pomiary Automatyka Kontrola

2005

R. 51, nr 9 bis

68--70

W pracy wykorzystuje się metody identyfikacji parametrycznej do pozyskiwania użytecznej dla diagnostyki informacji o zmianach dynamiki nadzorowanych procesów. Analizie poddaje się procesy przemysłowe modelowane za pomocą liniowych i nieliniowych równań różniczkowych zwyczajnych, zaś zadanie śledzenia zmiennych w czasie parametrów procesowych rozwiązuje się stosując metodę najmniejszej ważonej sumy kwadratów błędów. Ponieważ klasyczny algorytm najmniejszych kwadratów nie jest odporny na błędy grube w danych, proponuje się zastosowanie odpornego na przekłamania estymatora w sensie najmniejszej sumy modułów błędów. Skuteczność omawianych metod ilustrują testy symulacyjne.

In this paper specific parameter estimation methods are used to obtain relevant diagnostic information on the evolution of dynamics of supervised industrial processes. The analyzed processes are modeled with the aid of linear and nonlinear ordinary differential equations, and the weighted least-squares estimator is employed to track time-variant model parameters. As the classical least-squares procedure is not robust to possible outliers in measurement data, an estimation algorithm in the sense of the least sum of absolute errors is put into practice. The efficiency of the discussed routines is illustrated by means of simulation tests.