Algoritmos de baixo custo computacional para estimação de parâmetros

• Processo: 14/04256-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2016
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Vitor Heloiz Nascimento
• Beneficiário: Vitor Heloiz Nascimento
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Magno Teófilo Madeira da Silva
• Auxílio(s) vinculado(s): 14/50765-6 - Knowledge-aided signal processing: theory, algorithms, implementation and applications, AP.R SPRINT
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/02437-2 - Arranjo de microfones para imageamento acústico, BP.TT
• Assunto(s): Algoritmos adaptativos Filtros de Kalman
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Estimação de parâmetros | Estimacao distribuida | filtros adaptativos | Filtros de Kalman | Implementação em hardware | Processamento de Sinais

Resumo

Este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de algoritmos com baixo custo computacional para estimação de parâmetros, como filtros adaptativos e filtros de Kalman. Também devem ser investigadas estratégias para redução do custo computacional de novos algoritmos de alto desempenho para filtragem adaptativa, como combinações de filtros adaptativos e estimação distribuída. Além do problema de redução do custo computacional, os novos algoritmos desenvolvidos também deverão ser estudados do ponto de vista teórico, com o intuito de se desenvolver modelos simples para facilitar o projeto e aplicação dos novos algoritmos em situações práticas. Pretende-se também implementar em hardware alguns dos algoritmos em estudo, para se ter uma avaliação mais precisa do seu desempenho. (AU)

Publicações científicas

(6)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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NASCIMENTO, VITOR H.; ZAKHAROV, YURIY V.. RLS Adaptive Filter With Inequality Constraints. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 23, n. 5, MAY 2016. (14/50765-6, 14/04256-2)

ARENAS-GARCIA, JERONIMO; AZPICUETA-RUIZ, LUIS A.; SILVA, MAGNO T. M.; NASCIMENTO, VITOR H.; SAYED, ALI H.. Combinations of Adaptive Filters. IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, v. 33, n. 1, p. 120-140, JAN 2016. (12/24835-1, 14/04256-2)

CLASER, RAFFAELLO; NASCIMENTO, VITOR H.; IEEE. Low-complexity Approximation to the Kalman Filter Using Convex Combinations of Adaptive Filters from Different Families. 2017 25TH EUROPEAN SIGNAL PROCESSING CONFERENCE (EUSIPCO), v. N/A, p. 4-pg., 2017-01-01. (14/04256-2)