Licks, Vinicius

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Lume 5.8

Engenharia  128  MÉTODO DA TAXA DE CONVERGÊNCIA VARIÁVEL EM ALGORITMOS LMS. Vinicius Licks, Juarez Seagebin Correa (PUCRS) Inúmeros métodos de otimização de funções de custo de processos adaptativos têm sido propostos, cada qual com diferentes objetivos, os quais são, basicamente: alta velocidade de convergência ou pequena variância no erro gerado pelo algoritmo. Contudo, poucos são os métodos que conseguem unir estas duas características. A proposta deste trabalho é, exatamente, otimizar o algoritmo LMS (Least Mean Square), originalmente proposto por Bernard Widrow, de modo que torne-se possível realizar a minimização da função de custo de um processo adaptativo sob a exigência da maior velocidade de convergência, simultaneamente com a menor variância no erro possível. O método proposto vale-se de uma segunda função de custo que leva em consideração o período de adaptação e o “misadjustment” do processo. Esta função é minimizada na direção negativa do gradiente da superfície de erro gerada. Simulações de identifição de uma função de transferência submetida a uma entrada senoidal, adicionada a ruído branco, foram realizadas, utilizando-se o método clássico e o método da taxa de convergência variável. Concluiu-se que o método proposto alcança uma velocidade de convergência similar à do método clássico, apresentando, contudo, menor “misadjustment”. 078 

Método da taxa de convergência variável em algoritmos LMS

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Método da taxa de convergência variável em algoritmos LMS

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