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- W2058011309 abstract "In some recent papers new algorithms for blind adaptive equalization were proposed. These algorithms are based on the stochastic gradient method and thus can be regarded as a ‘blind’ counterpart to the classic LMS (least mean squares) algorithms. It is well known that these algorithms show relatively slow convergence speed. The classic solution to get fast convergence is the RLS (recursive least squares) algorithm which makes use of the closed-form solution. The purpose of this paper is to derive a closed-form solution in the sense of blind equalization. It will be shown that the equalizer coefficients can be uniquely derived from the eigenvectors of a specific 4th-order cumulant matrix of the received signal. By means of some examples it will be demonstrated that the eigenvector solution is near the ideal MSE (mean square error) solution. In der letzten Zeit wurden verschiedene neue Algorithmen zur blinden adaptiven Entzerrung vorgeschlagen. Diese Algorithmen basieren auf dem stochastischen Gradientenverfahren, sie können daher als ‘blinde’ Variante des klassischen LMS-Algorithmus betrachtet werden. Bekanntlich weisen diese Algorithmen relativ geringe Konvergenzgeschwindig-keiten auf-die klassische Methode, um zu einem schnellen Konergenzverhalten zu kommen, ist der RLS-Algorithmus, der von der geschlossenen Lösung ausgeht. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht in der Formulierung einer geschlossenen Lösung im Sinne der blinden Entzerrung. Es wird gezeigt, daß die Entzerrerkoeffizienten von den Eigenvektoren einer bestimmten Kumulanten-Matrix des Empfangssignals abgelietet werden können. Anhand einiger Beispiele wird verdeutlicht, daß diese Eigenvektor-Lösung in der Nähe der idealen MSE Lösung liegt. De nouveaux algorithmes adaptatifs pour l'égalisation aveugle ont été proposés récemment. Ces algorithmes sont basés sur méthode du gradient stochastique et peuvent donc être considérés comme des versions ‘aveugles’ des classiques algorithmes LMS. On sait que ces algorithmes présentent une vitesse de convergence relativement lente. Leur accélération peut être classiquement obtenue en utilisant une solution exacte par la technique RLS. Le but de cet article est d'obtenir une telle solution exacte au sens de l'égalisation aveugle. On démontre que les coefficients de l'égaliseur s'obtiennent de façon unique comme les vecteurs propres d'une certaine matrice des signaux reçus. Quelques" @default.
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