Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Adaptive Identification of Nonlinear Multiple-Input Multiple-Output Systems Based on Volterra Models
Año:2010
Áreas de investigación
  • Industria electrónica
Datos
Descripción
Multiple-input multiple-output systems are increasingly important in a great number of fields, as is the case with telecommunications, robotics, biology, neuroscience, etc. In this paper, Volterra models are applied to a class of MIMO nonlinear systems, showing that linearity with respect to the coefficients ensures the availability of a global solution for the identification problem. The applicability of traditional learning algorithms, as Least-Mean-Square (LMS), is conditioned by eigenvalue spread, mainly dominated by nonlinear effects. This convergence issue and others are shown by means of a theoretical treatment and some examples.
Internacional
Si
Nombre congreso
6th IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM'10)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Ma'ale Hahamisha (Israel)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4244-8977-0
DOI
Fecha inicio congreso
04/10/2010
Fecha fin congreso
07/10/2010
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4
Título de las actas
Proceedings of the IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Angel Fernandez Herrero (UPM)
  • Autor: Carlos Carreras Vaquer (UPM)
  • Autor: Fco. Javier Casajus De Quiros (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de Domótica Integral, CEDINT
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
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