Notice bibliographique
Résumé
The problem of identifying an autoregressive (AR) model using chaos is investigated here. Based on the Cramer-Rao bound (CRB) analysis, it is proved here that when chaos is used to drive an AR system, identification using only the output signal can be as good as that based on using both input and output signals, that is, blind identification is equivalent to nonblind identification. A deterministic maximum likelihood (ML) is, therefore, developed to blindly identify an AR system driven by chaos. Combined with the global search technique genetic algorithm (GA), the proposed GA-ML method is found to achieve the optimal identification performance imposed by the CRB. The theoretical mean square error (MSE) performance of the proposed GA-ML method is derived, and the result is validated using computer simulations. Compared to conventional methods based on white Gaussian driving signal, the chaos approach is shown to have superior performance. The improvement is proved to be the result of the positive and finite Lyapunov exponent of the chaotic signal. The proposed chaos identification method is applied to blind equalization of a spread spectrum (SS) communication system where chaos is used to modulate the information signal. Computer simulations show that the proposed chaos approach has a satisfactory equalization performance even under strong channel effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».