LRLS フィルタにおける時変正則化係数更新のための高速算法

金沢大学理工研究域電子情報通信学系線形適応フィルタの一つとして，正則化係数を定数としたO(N2) のleaky recursive least-squares (LRLS) アルゴリズムが筆者により報告されている．Prof. Ali H. Sayed 等の手法に基づけば時変正則化係数計算アルゴリズムを導入できるが，その計算複雑度はO(N3) となる．本論文では，時変正則化係数の計算精度をほぼ同等に保持したまま，O(N) で計算可能な時変正則化係数計算法を導入したO(N2) のLRLS アルゴリズムを提案する

An Array Recursive Least-Squares Algorithm With Generic Nonfading Regularization Matrix

We present a novel array RLS algorithm with forgetting factor that circumvents the problem of fading regularization, inherent to the standard exponentially-weighted RLS, by allowing for time-varying regularization matrices with generic structure. Simulations in finite precision show the algorithm`s superiority as compared to alternative algorithms in the context of adaptive beamforming.FAPESP[2009/06837-4