Abstrakt

Blinder adaptiver Zyklostationaritätsalgorithmus zur Erkennung von Signalen mit Gaußscher Interferenz

Somayeh Nuri

Trotz der allgemein akzeptierten Verwendung des LSCMA sind in der offenen Literatur nur wenige analytische Ergebnisse zu seiner Konvergenz erschienen. Die Leistung des Algorithmus wurde stattdessen durch Monte-Carlo-Simulation nachgewiesen. Der Mangel an analytischen Ergebnissen ist auf die Schwierigkeit zurückzuführen, die nichtlineare CMA-Kostenfunktion zu analysieren. Bestehende Arbeiten zum Konvergenzverhalten von CMA befassen sich hauptsächlich mit der Ermittlung von Minima der CMA-Kostenfunktion und der Ermittlung eines unerwünschten stabilen Gleichgewichts in Entzerrungsanwendungen. Als nächstes untersuchen wir eine Umgebung mit zwei komplexen Sinuskurven und zeigen, dass das LSCMA-Ausgangs-SIR für jede Iteration vorhergesagt werden kann. Es wird gezeigt, dass das durchschnittliche Verhalten des LSCMA in dieser Umgebung dem deterministischen Verhalten in der Umgebung mit zwei Sinuskurven ähnelt. Schließlich wird eine Umgebung mit einem CM-Wunschsignal und Gaußscher Interferenz untersucht