Algoritmo adaptativo de mínimos cuadrados de kernel gaussiano regular dividido y escaso para la cancelación de ruido inducido por movimiento de súper baja frecuencia
Autores: Zuo, Hao; Xie, Xu; Wei, Shize; Jiang, Yanxin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Algoritmo adaptativo de mínimos cuadrados de kernel gaussiano regular dividido y escaso para la cancelación de ruido inducido por movimiento de súper baja frecuencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Comunicación submarina
Ruido inducido por el movimiento
Antena remolcada
Algoritmo ASRSG-KLMS
Relación señal-ruido de banda estrecha
Banda SLF
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
En la comunicación submarina de súper baja frecuencia (SLF), el ruido inducido por el movimiento de la antena remolcada es la principal fuente de ruido, y por debajo de 500 Hz, aumenta con la velocidad creciente. Proponemos un algoritmo mejorado de Mínimos Cuadrados Medios con Núcleo Gaussiano Dividido Aproximado Hacia Adelante-Hacia Atrás (ASRSG-KLMS) basado en el criterio dividido hacia adelante-hacia atrás utilizando la aproximación de ruido del mínimo cuadrado medio con núcleo no lineal, que introduce un término de regularización de paradigma L2 y tiene buena dispersión manteniendo la estabilidad de la optimización. El algoritmo ASRSG-KLMS podría mejorar la relación señal-ruido de banda estrecha en aproximadamente 6.93 dB en el rango de frecuencia de 45-55 Hz, haciéndolo adecuado para la cancelación de ruido inducido por el movimiento en la banda SLF.
Descripción
En la comunicación submarina de súper baja frecuencia (SLF), el ruido inducido por el movimiento de la antena remolcada es la principal fuente de ruido, y por debajo de 500 Hz, aumenta con la velocidad creciente. Proponemos un algoritmo mejorado de Mínimos Cuadrados Medios con Núcleo Gaussiano Dividido Aproximado Hacia Adelante-Hacia Atrás (ASRSG-KLMS) basado en el criterio dividido hacia adelante-hacia atrás utilizando la aproximación de ruido del mínimo cuadrado medio con núcleo no lineal, que introduce un término de regularización de paradigma L2 y tiene buena dispersión manteniendo la estabilidad de la optimización. El algoritmo ASRSG-KLMS podría mejorar la relación señal-ruido de banda estrecha en aproximadamente 6.93 dB en el rango de frecuencia de 45-55 Hz, haciéndolo adecuado para la cancelación de ruido inducido por el movimiento en la banda SLF.