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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-03-01 11:30 Least Mean Square Algorithm with Application to Improved Adaptive Sparse Channel Estimation ○Guan Gui・Wei Peng・Fumiyuki Adachi（Tohoku Univ.）  RCS2012-359 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Least mean square (LMS) based adaptive algorithms have been attracted much attention since their low computational complexity and robust recovery capability. To exploit the channel sparsity, LMS-based adaptive sparse channel estimation methods, e.g., L1-norm LMS or zero-attracting LMS (sparse LMS or ZA-LMS), reweighted zero attracting LMS (RZA-LMS) and Lp-norm LMS (LP-LMS), have been proposed based on Lp-norm constraint. However, the above methods cannot exploit channel sparse structure information fully. To further improve estimation performance, in this paper, we introduce a L0-norm LMS (L0-LMS) algorithm with application sparse channel estimation to full take advantage of the sparsity. In addition, due to LMS-based channel estimation methods have a common drawback which is sensitive to the scaling of random training signal. Therefore, it is very hard to choose a proper learning rate to achieve robust estimation performance. To solve this problem, we propose several improved adaptive sparse channel estimation methods by using normalized LMS algorithm (NLMS), which normalizes the power of input signal, with different sparse penalties, e.g., Lp-norm and L0-norm. Computer simulation results demonstrate the advantage of the proposed channel estimation methods in estimation performance. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Least Mean Square (LMS) / Adaptive Sparse Channel Estimation / Normalized LMS (NLMS) / Sparse Penalty / Compressive Sensing (CS) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 443, RCS2012-359, pp. 447-452, 2013年2月. | |
| 資料番号 | RCS2012-359 | |
| 発行日 | 2013-02-20 (RCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2012-359 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2013-02-27 - 2013-03-01 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | Waseda Univ. |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2013-02-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Least Mean Square Algorithm with Application to Improved Adaptive Sparse Channel Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Least Mean Square (LMS) |
| キーワード(2)（和/英） | / Adaptive Sparse Channel Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | / Normalized LMS (NLMS) |
| キーワード(4)（和/英） | / Sparse Penalty |
| キーワード(5)（和/英） | / Compressive Sensing (CS) |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 桂 冠 / Guan Gui / グイ グアン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 彭 薇 / Wei Peng / ペン ウェイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 文幸 / Fumiyuki Adachi / アダチ フミユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-03-01 11:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2012-359 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.443 |
| ページ範囲 | pp.447-452 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-02-20 (RCS) |
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