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Maximum Correntropy Criterion Based l1-Iterative Wiener Filter for Sparse Channel Estimation Robust to Impulsive Noise

机译：基于最大控制标准的L1迭代维纳滤波器，用于稀疏信道估计鲁棒到脉冲噪声

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摘要

In this paper, we propose a new sparse channel estimator robust to impulsive noise environments. For this kind of estimator, the convex regularized recursive maximum correntropy (CR-RMC) algorithm has been proposed. However, this method requires information about the true sparse channel to find the regularization coefficient for the convex regularization penalty term. In addition, the CR-RMC has a numerical instability in the finite-precision cases that is linked to the inversion of the auto-covariance matrix. We propose a new method for sparse channel estimation robust to impulsive noise environments using an iterative Wiener filter. The proposed algorithm does not need information about the true sparse channel to obtain the regularization coefficient for the convex regularization penalty term. It is also numerically more robust, because it does not require the inverse of the auto-covariance matrix.
机译：在本文中，我们提出了一种新的稀疏信道估计器鲁棒到脉冲噪声环境。对于这种估计器，已经提出了凸正则递归最大正轮堆（CR-RMC）算法。但是，此方法需要有关真正稀疏通道的信息，以查找凸正则损失术语的正则化系数。此外，CR-RMC在有限的精度案例中具有数值不稳定性，其与自动协方差矩阵的反转相关联。我们提出了一种使用迭代维纳滤波器鲁棒到脉冲噪声环境的稀疏信道估计的新方法。所提出的算法不需要有关真正稀疏通道的信息，以获得凸正则惩罚项的正则化系数。它在数值上更强大，因为它不需要自动协方差矩阵的倒数。

著录项

  • 作者

    Junseok Lim;

  • 作者单位
  • 年度 2020
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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