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Improved Optimum Error Nonlinearities Using Cramer-Rao Bound Estimation

机译：使用Cramer-Rao界估计的改进的最佳误差非线性

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In this paper, we propose an efficient design of optimum error nonlinearities (OENL) for adaptive filters which minimizes the steady-state excess mean square error and attains the limit mandated by the Cramer-Rao bound (CRB) of the underlying estimation process. Novelty of the work resides in the fact that the proposed improved optimum error nonlinearities (IOENL) design incorporates the effect of CRB which was ignored in the existing literature. To achieve this, we employ two efficient methods to estimate the variance of a priori estimation error. Therefore, the proposed IOENL does not use any assumption on the distribution of input regressor elements and noise sequence. Neither the assumption of independence on the input regressor is made nor any sort of linearization is assumed. Extensive simulations are done to show the efficiency of the proposed algorithm compared to the standard least mean square algorithm and the standard OENL algorithm.
机译：在本文中，我们提出了一种适用于自适应滤波器的最优误差非线性（OENL）的高效设计，该设计可最大程度地减少稳态过大的均方误差并达到基础估算过程的Cramer-Rao界线（CRB）规定​​的极限。这项工作的新颖性在于，所提出的改进的最佳误差非线性（IOENL）设计结合了CRB的作用，而在现有文献中却忽略了这一点。为此，我们采用两种有效的方法来估计先验估计误差的方差。因此，提出的IOENL对输入回归元素和噪声序列的分布不使用任何假设。既没有假设输入回归变量具有独立性，也没有假设任何类型的线性化。与标准最小均方算法和标准OENL算法相比，进行了广泛的仿真以显示所提出算法的效率。

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