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盲自适应Cyclo-Stationarity算法检测信号与高斯干扰

文摘

尽管公认使用LSCMA,很少有在其收敛性分析结果出现在公开文献。算法的性能反而被证明通过蒙特卡洛模拟。分析结果的缺乏是由于分析非线性CMA成本函数的困难。现有工作CMA的收敛行为主要是处理发现了CMA代价函数的最小值不可取的均衡稳定平衡的应用。我们下一个检查一个环境包含两个复杂的正弦信号,并显示LSCMA输出先生可以为每个迭代预测。表明的平均行为LSCMA在这种环境下类似于确定性行为two-sinusoid环境。最后,一个环境包含一个CM期望信号和高斯干涉检查

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