Channel Estimation of Single-Task and Multi-Task Networks Based on Transform Domain Analysis

Channel Estimation of Single-Task and Multi-Task Networks Based on Transform Domain Analysis. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
Thesis_ALI_KFUPM_Library.pdf

Download (12MB) | Preview

Arabic Abstract

في هذه الأطروحة، فإن خوارزميات جديدة في مجال التحويل متغير الحجم (VSSTD) تم تطويره لمربع المتوسط المنتشر (DLMS) لشبكات موحدة-المهام ومتعددة-المهام مع تطبيق تعريف النظام عبر شبكات الأستشعار اللاسلكية (WSNs). مساهماتنا الرئيسية هي الأشتقاقات النظرية لتحليل التقارب لأعداد متنوعة من الخوارزميات VSSTDLMS. ومن المساهمات المهمة الأخرى تقديم مدمجات تكيفية لحالة الشبكات متعددة-المهام. في هذا العمل، على عكس العمل المنجز في الأدب، يتم توظيف تقنية مجال التحويل لتقليل انتشار القيم الذاتية للارتباط الذاتي لمصفوفات الأشاره المدخله، وبالتالي تقليل الأرتباط بين الاشارات المدخله. أظهرت عمليات المحاكاة لدينا تحسن في الأداء بالمقارنة مع DLMS التقليدي.

English Abstract

In this thesis, new variable step-size transform domain (VSSTD) algorithms are developed for Diffusion Least Mean-Square (DLMS) single-task and multi-task networks with system identification application over Wireless Sensor Networks (WSNs). Our main contributions are the theoretical derivations of convergence analysis of numerous variants of VSSTDLMS algorithms. Another important contribution is the introduction of adaptive combiners for the case of multi-task networks. In this work, unlike the work carried out in the literature, the technique of transform domain is employed to reduce the eigenvalue spread of the input regressor autocorrelation, hence the correlation among input regressors is minimized. Our simulations showed improvement performance compared to the traditional DLMS.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Engineering
Research > Remote Sensing
Electrical
Department: College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor: Deriche, Mohamed
Committee Members: Zerguine, Azzedine and Al-Ghadban, Samir
Depositing User: ALI AL-MOHAMMEDI (g201004160)
Date Deposited: 04 Jun 2018 11:30
Last Modified: 31 Dec 2020 07:18
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140749