[en] NOVEL SPARSE SYSTEMS LEAST SQUARES ESTIMATION METHODS - ALEXANDRE DE MACEDO TORTURELA (2016)
[pt] Neste trabalho, quatro métodos projetados especificamente para a estimação de sistemas esparsos são originalmente elaborados e apresentados. São eles: Encolhimentos Sucessivos, Expansões Sucessivas, Minimização da Norma l1 e Ajuste Automático do fator de regularização do Custo LS. Os quatro métodos propostos baseiam-se na técnica de estimação de sistemas lineares e invariantes no tempo pelo critério dos mínimos quadrados, universalmente conhecida por sua denominação em inglês - Least Squares (LS) Estimation, e incorporam técnicas relacionadas a otimização convexa e à teoria de compressive sensing. Os resultados obtidos em simulações mostram que os métodos em questão têm desempenho superior que a estimação LS convencional e que o algoritmo Recursive Least Squares (RLS) com regularização convexa denominado l1-RLS, em muitos casos alcançando o desempenho ótimo apresentado pelo método de estimação LS Oráculo, no qual o suporte da resposta ao impulso em tempo discreto do sistema estimado é conhecido a priori. Além disso, os métodos propostos apresentam custo computacional menor que do algoritmo l1-RLS.