Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

GpLMS: Generalized Parallel Least Mean Square Algorithm for Partial Observations

  • Vision-AD

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs

1 Citation (Scopus)

Résumé

We propose a generalized parallel least mean square algorithm (GpLMS) to deal with partial observation scenarios. GpLMS takes advantage of a two stage parallel LMS architecture to enhance the convergence rate and updates weight vector based on observed entries to obtain a low computational complexity. We compare the results from our proposed algorithm with the state-of-the-arts in an adaptive beamforming context to illustrate its effectiveness.

langue originaleAnglais
titreIntelligent Decision Technologies - Proceedings of the 14th KES-IDT 2022 Conference
rédacteurs en chefIreneusz Czarnowski, Robert J. Howlett, Robert J. Howlett, Lakhmi C. Jain
EditeurSpringer Science and Business Media Deutschland GmbH
Pages441-448
Nombre de pages8
ISBN (imprimé)9789811934438
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2022
Evénement14th International KES Conference on Intelligent Decision Technologies, KES-IDT 2022 - Virtual, Online
Durée: 20 juin 2022 → 22 juin 2022

Série de publications

NomSmart Innovation, Systems and Technologies
Volume309
ISSN (imprimé)2190-3018
ISSN (Electronique)2190-3026

Une conférence

Une conférence14th International KES Conference on Intelligent Decision Technologies, KES-IDT 2022
La villeVirtual, Online
période20/06/22 → 22/06/22

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « GpLMS: Generalized Parallel Least Mean Square Algorithm for Partial Observations ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation