Geschlossene Lösungen zur blinden Entzerrung und Systemidentifikation

Abstract

Übersicht: Diese Arbeit behandelt die Probleme der blinden Entzerrung und Systemidentifikation, d.h. adaptive Verfahren, bei denen keine Referenzsignale benötigt werden. Im Mittelpunkt steht die Formulierung einer geschlossenen Eigenvektorlösung für die blinde Entzerrung. Hiervon ist unmittelbar ein modifiziertes Eigenwertproblem abzuleiten, das die geschlossene Lösung der blinden Systemidentifikation beinhaltet. Auf der Basis dieser Beziehungen lassen sich iterative Algorithmen entwickeln, die gegenüber allen bisher bekannten Verfahren deutliche Vorteile bezüglich der Konvergenzgeschwindigkeit, der Robustheit bei Systemgrad-Überschätzung und der Auswirkungen additiver gaußscher Störungen aufweisen.Abstract: In this paper the problems of blind equalization and system identification are discussed, i.e. adaptive algorithms which do not use any training sequence. The main result is a closed-form eigenvector solution to blind equalization. This relationship leads directly to a closed-form solution to blind system identification which is an eigenvector problem, too. On the basis of these results iterative algorithms can be developed which show very fast convergence speeds compared with alternative methods known so far and, furthermore, are very robust with respect to a system order overfit and the influence of additive gaussian noise.Für die Dokumentation: Statistik höherer Ordnung / Kumulanten / blinde Entzerrung / blinde Systemidentifikation ulant estimatio with .