Yeni bir uyarlanır değişken unutma faktörlü RLS algoritması,A novel adaptive variable forgetting factor RLS algorithm
[ X ]
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yüksek veri hızları için istek sürekli olarak arttıkça daha verimli kablosuz iletişim sistemlerini geliştirmeye ihtiyaç her zaman olacaktır. Gezgin iletişim kanalının zamanla değişmesinden kaynaklanan kanalın bozucu etkilerini düzeltmek için uyarlanır kanal denkleştiricilerinin kullanılması gerekir. En popüler kanal denkleştirme algoritmalarından biri öz yineli en küçük kareler (RLS) algoritmasıdır. Ancak, zamanla değişen kanal ortamında sabit unutma faktörlü RLS algoritmasının başarımı düşmektedir. Bu bildiride, RLS algoritmasının yakınsama hızını ve başarımını arttırmak için hata sinyalinin öz ilintisi üzerine kurulan yeni bir uyarlanır değişken unutma faktörlü RLS (AVFF-RLS) algoritması önerilmektedir. Önerilen yöntemin başarımını test etmek için frekans seçici Rayleigh sönümlemeli kanallarda bilgisayar benzetimleri yapılmaktadır. Elde edilen benzetim sonuçlarından önerilen AVFF-RLS algoritmasının klasik RLS, klasik LMS, değiştirilmiş LMS (MLMS) ve normalize edilmiş LMS (N-LMS) algoritmalarından daha iyi ortalama karesel hata (MSE), bit hata oranı (BER) ve kanal takibi başarımlarına sahip olduğunu göstermektedir.,As the demand for higher data rates increases steadily, there will always be a need to develop more efficient wireless communication systems. Adaptive channel equalizers need to be used to correct the disturbing effects of the channel resulting from the time-varying mobile communication channel. One of the most popular channel equalization algorithms is the recursive least squares (RLS) algorithm. However, the performance of the fixed forgetting factor RLS algorithm is falling in the time-varying channel environment. In this paper, a new adaptive variable forgetting factor RLS (AVFF-RLS) algorithm based on the autocorrelation of the error signal has been proposed to increase the convergence speed and performance of the RLS algorithm. In order to test the performance of the proposed method, computer simulations are performed on frequency selective Rayleigh fading channels. It is observed that the proposed AVFF-RLS algorithm has better mean square error (MSE), bit error rate (BER) and channel tracking performances than the conventional RLS, conventional LMS, modified LMS (M-LMS) and normalized LMS (N-LMS) algorithms from the obtained simulation results.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kanal denkleştirme, Kanal izleme, LMS, RLS, Uyarlanır değişken unutma faktörü
Kaynak
IEEE 26th Signal Processing and Communications Applications SIU 2018
WoS Q Değeri
N/A
