Рекуррентные алгоритмы настройки адаптивных решетчатых фильтров

Abstract

Проведен анализ алгоритмов коррекции параметров адаптивных решетчатых фильтров (АРФ) для К-ранговой модификации оценочной корреляционной матрицы в «скользящем» по времени (дальности) окне данных при K ≥ 1. Рассмотрены недостатки методов коррекции параметров АРФ, основанных на K-кратном использовании известных алгоритмов одноранговой модификации. Предложен комбинированный алгоритм K-ранговой модификации, уже однократное использование которого решает задачу коррекции параметров АРФ в указанных условиях. Показано, что он снижает вычислительную сложность и повышает численную устойчивость процедуры коррекции параметров АРФ по сравнению с методами, основанными на алгоритмах одноранговой модификации.

Проведено аналіз алгоритмів корекції параметрів адаптивних решітчастих фільтрів (АРФ) для К-рангової модифікації оціночної кореляційної матриці в «ковзному» за часом (дальністю) вікні даних при K 1. Розглянуто недоліки методів корекції параметрів АРФ, заснованих на K-кратному використанні відомих алгоритмів тимчасової модифікації. Запропоновано комбінований алгоритм K-рангової модифікації, вже одноразове використання якого вирішує задачу корекції параметрів АРФ в зазначених умовах. Показано, що він знижує обчислювальну складність і підвищує чисельну стійкість процедури корекції параметрів АРФ в порівнянні з методами, заснованими на алгоритмах однорангової модифікації.

The authors analyze the algorithms intended for correction of adaptive lattice filters (ALF) parameters under K-rank (K ≥ 1) modification of estimate correlation matrix within a "sliding" over the time (range) data window. The drawbacks of methods that correct the ALF parameters based on K-fold utilization of known algorithms of rank-one (K = 1) modification are discussed. The combined algorithm (CA) of K-rank (K ≥ 1) modification is synthesized. Under considered conditions, the only one-fold utilization of the CA solves the task of ALF parameters correction. The paper demonstrates, that proposed CA reduces the computational complexity and enhances the numerical stability of procedure of ALF parameters correction as compared with the competing methods based on algorithms of rank-one modification.