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讨论了基于最小均方准则提出的多信道自适应格型算法,这种递归算法应用在广义多信道上,被优化成一种运算复杂度为 O(pm~2)的算法。在单个参考信道(m=1)的情况下,这种算法被简化成运算复杂度为 O(p)的最小二乘格型算法(LSL)。在只有一个滤波器抽头的情况下(p=1),这种算法被简化为运算复杂度为O(m~2)卡尔曼最小二乘算法(RLS)。文中提出的广义多信道最小二乘格型算法总结了 LSL 和 RLS 算法之间明确的区别及联系,并且给出了它们在自适应均衡中应用情况的仿真。