An Array Recursive Least-Squares Algorithm With Generic Nonfading Regularization Matrix

Tsakiris, Manolis C.; Lopes, Cassio G.; Nascimento, Vitor H.

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

An Array Recursive Least-Squares Algorithm With Generic Nonfading Regularization Matrix

Texto completo
Autor(es):	Tsakiris, Manolis C. ^[1] ; Lopes, Cassio G. ^[1] ; Nascimento, Vitor H. ^[1] Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):	^[1] Univ Sao Paulo, Dept Elect Syst, Escola Politecn, Sao Paulo - Brazil Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento:	Artigo Científico
Fonte:	IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS; v. 17, n. 12, p. 1001-1004, DEC 2010.
Citações Web of Science:	5
Resumo
We present a novel array RLS algorithm with forgetting factor that circumvents the problem of fading regularization, inherent to the standard exponentially-weighted RLS, by allowing for time-varying regularization matrices with generic structure. Simulations in finite precision show the algorithm's superiority as compared to alternative algorithms in the context of adaptive beamforming. (AU)

Processo FAPESP:	09/06837-4 - Implementacoes Robustas de Algoritmos de Projecoes Afins
Beneficiário:	Manolis Tsakiris
Modalidade de apoio:	Bolsas no Brasil - Mestrado

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