MA identification using fourth order cumulants

The algorithm proposed aims to identify moving average coefficient matrices of an MA process, not necessarily minimum-phase, driven by an unobserved non-gaussian input. It is assumed that the observation available is of limited duration, and coefficients are estimated from the set of fourth order output cumulants. It is shown that much more equations than unknowns are available, and that robustness for short data records can be obtained by utilizing them all. Zusammenfassung. Der vorgeschlagene Algorithmus dient dazu, die Koeffizientenmatrizen eines mehrdimensionalen nicht notwendig minimalphasigen MA-Prozesses, der von einem unbeobachteten Nicht-GauBschen Eingangssignal gespeist wird, zu identifizieren. Es wird angenommen, dab die Beobachtung zeitbegrenzt ist und die Koeffizienten aus einem Satz yon Kumulanten vierter Ordnung des Ausgangssignals geschfitzt werden. Es wird gezeigt, dab sich mehr Gleichungen als Unbekannte ergeben und dab das Verfahren bei einer geringen Eingangsdatenmenge robust wird, wenn man alle Gleichungen verwendet. R~sum~. L'algorithme propose a pour but d'identifier les matrices-coefficient d'un processus MA multivariable, pas n6cessairement ~i minimum de phase, et pilot6 par une entr6e non gaussienne non observable. On suppose que l'observation est de dur6e limit+e, et que les coefficients sont estim6s fi partir d'un ensemble de cumulants d'ordre quatre des sorties. On montre alors qu'il existe plus d'6quations que d'inconnues, et que la robustesse de l'identification s'am61iore si on les utilise toutes.