Recursive Least Squares With Minimax Concave Penalty Regularization for Adaptive System Identification

We develop a recursive least squares (RLS) type algorithm with a minimax concave penalty (MCP) for adaptive identification of a sparse tap-weight vector that represents a communication channel. The proposed algorithm recursively yields its estimate of the tap-vector, from noisy streaming observation...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Bowen Li, Suya Wu, Erin E. Tripp, Ali Pezeshki, Vahid Tarokh
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IEEE 2024-01-01
سلاسل:	IEEE Access
الموضوعات:	Adaptive filtering EM algorithm minimax concave penalty (MCP) sparse system identification
الوصول للمادة أونلاين:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10522635/
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!