Low-complexity widely linear RLS filter using DCD iterations

Resumo— Recentemente, filtros adaptativos amplamente lineares estão sendo usados para acessar completamente estatı́sticas de segunda ordem de sinais impróprios, com o objetivo de melhorar a estimação. Essa caracterı́stica torna esses filtros vantajosos em relação aos seus equivalentes estritamente lineares, apesar de apresentarem maior complexidade computacional. Nesse sentido, com o intuito de reduzir o custo computacional do RLS amplamente linear (WL-RLS), em um artigo anterior foi proposta uma versão de complexidade reduzida – que foi chamada de RC-WL-RLS – e que apresentou um quarto da complexidade computacional do WL-RLS. Contudo, o algoritmo obtido ainda manteve complexidade O(N) (em que N representa o comprimento do vetor regressor). No presente trabalho, o RC-WL-RLS é modificado e é proposta uma modificação do algoritmo dichotomous coordinate descent (DCD) para iterativamente resolver as equações normais. Com essa abordagem, o número de multiplicações por iteração é reduzido e um algoritmo numericamente estável e de complexidade linear com N é obtido. Simulações são realizadas para comprovar o funcionamento do algoritmo proposto.