Adaptive Channel Estimation Based on an Improved Norm-Constrained Set-Membership Normalized Least Mean Square Algorithm

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Descripción: Se propone un algoritmo mejorado de mínimos cuadrados normalizados de membresía de conjunto restringido por norma (INCSM-NLMS) para la estimación adaptativa de canales dispersos (ASCE). El algoritmo propuesto INCSM-NLMS se implementa incorporando una penalización de norma - en la función de costo del algoritmo tradicional de mínimos cuadrados normalizados de membresía de conjunto (SM-NLMS), que también se denomina algoritmo SM-NLMS penalizado por norma - (LPSM-NLMS). La derivación del algoritmo propuesto LPSM-NLMS se da teóricamente, lo que resulta en un atractor cero en su iteración. Al utilizar este atractor cero propuesto, la velocidad de convergencia se acelera de manera efectiva y el error en estado estacionario de la estimación de canal también se reduce notablemente en comparación con los populares algoritmos SM-NLMS existentes para estimar canales multipath dispersos exactos. Los comportamientos de estimación se investigan a través de un canal multipath in
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Adaptive Channel Estimation Based on an Improved Norm-Constrained Set-Membership Normalized Least Mean Square Algorithm", -:Revista VirtualPRO,, 2017. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3931804/), el día 2025-06-10.

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