用于时变系统辨识的多层递归最小二乘
信号处理
2021-10-25 v1
摘要
传统的递归最小二乘（RLS）自适应滤波被广泛用于估计未知系统的脉冲响应（IR）。然而，RLS 估计器在跟踪快速时变系统时表现不佳。本文中，我们提出一种多层 RLS（m-RLS）估计器以解决此问题。m-RLS 估计器由多个 RLS 估计器组成，每一个用于估计并消除前一层的失调误差。研究表明，通过选择最优层数可使 m-RLS 估计的均方误差（MSE）最小化。我们提供了一种确定最优层数的方法。讨论了 m-RLS 的低复杂度实现，并指出所提估计器的复杂度阶可降至 O(M)，其中 M 为 IR 长度。此外，通过仿真我们表明 m-RLS 优于经典 RLS 及带可变遗忘因子的 RLS 方法。
引用
@article{arxiv.2110.11915,
title = {Multi-Layered Recursive Least Squares for Time-Varying System Identification},
author = {Mohammad Towliat and Zheng Guo and Leonard J. Cimini and Xiang-Gen Xia and Aijun Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11915},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 10 figures, Under review IEEE Transactions on Signal Processing