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Blind Equalization under Noisy Environment using bias-compensated RLS method

Blind Equalization under Noisy Environment using Bias-compen...

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第40届中国控制会议

作者： Zhen Zhang Lijuan Jia Shunshoku Kanae Zi-Jiang Yang School of Information and Electronics Beijing Institute of Technology Department of Medical Engineering Faculty of Health SciencesJunshin Gakuen University Department of Intelligent Systems Engineering Ibaraki University

In this paper,a new blind adaptive equalization algorithm under noisy environment is *** consider a practical case where the noise of each transmission channel is *** oversampling the channel output at twice the symbol rate,a single-input double-output channel can be *** apply the recursive-least-squares（RLS） to tackle the blind equalization *** the noise-induced bias,RLS algorithm is *** order to eliminate the bias,we present a bias-compensated RLS（BCRLS） algorithm that can estimate the unknown additive noise online and the noise-induced bias can be therefore *** unbiased estimate of the channel characteristics obtained can be used for channel *** results are presented to demonstrate the performance of the proposed algorithm.

关键词： Blind Equalization Recursive Least Squares Algorithm Variance Estimation bias-compensated method

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Diffusion bias-compensated Least Mean Square Algorithms Over Multi-agent Networks

Diffusion Bias-compensated Least Mean Square Algorithms Over...

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第37届中国控制会议

作者： Lu Fan Lijuan Jia Tang Tang Shunshoku Kanae School of Information and Electronics Beijing Institute of Technology Fukui University of Technology

We study the problem of parameter estimation over multi-agent networks, where all nodes are corrupted by both input and output noise. In that case, traditional least-mean square（LMS） algorithm gives biased results. Fortunately, a biascompensated LMS（BCLMS） method is proposed with capability to remove the noise-induced bias and get unbiased ***, each node performing bias compensation independently causes an increased variance of local estimates. We propose a diffusion BCLMS algorithm based on the study that the cooperation among all nodes can significantly reduce the local increased estimation variance as well as improve performance of the network. Simulations indicate that the proposed diffusion BCLMS algorithms outperform non-cooperative BCLMS method with lower local mean-square deviation and estimation variance.

关键词： Parameter estimation bias-compensated method Increased Estimation Variance Diffusion Strategy

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